基于多小波变换的分水岭医学数字图像分割算法

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1、从本学科出发，应着重选对国民经济具有一定实用价值和理论意义的课题。课题具有先进性，便于研究生提出新见解，特别是博士生必须有创新性的成果基于多小波变换的分水岭医学数字图像分割算法【摘要】　　医学影像技术广泛应用于临床和科研领域，而医学数字图像数据量大、噪声情况复杂。图像分割是图像处理基本步骤之一，也是其应用和发展的瓶颈问题，提出了一种改进的分水岭分割算法，数字图像通过多小波变换分解、能量计算、分水岭变换和区域融合等步骤，有效的克服了分水岭变换严重的过分割问题，实现了有意义的区域分割。【关键词】多小波变换　分水岭变换MbandWaveletbasedWatershedMedicalDig

2、italImageSegmentationMethod　AbstractMedicalimageisverypopularinclinicalmedicine,whichisverydifficultforimageprocessing.ThepaperpresentsaMbandwaveletbasedwatershedimagesegmentationmethodformedicaldigitalimage.ThemethodisbasedonamultiresolutionapplicationofaMbandwaveletandwatershedtransformation

3、,followedbyawaveletcoefficientbasedenergycomputationandregionmergingprocedure.Experimentalresultsshowthatthemethodisusefulofthereductionofoversegmentationandcanbeapplied课题份量和难易程度要恰当，博士生能在二年内作出结果，硕士生能在一年内作出结果，特别是对实验条件等要有恰当的估计。从本学科出发，应着重选对国民经济具有一定实用价值和理论意义的课题。课题具有先进性，便于研究生提出新见解，特别是博士生必须有创新性的成果tot

4、hesegmentationofdigitalimages.KeywordsMbandwaveletstransform；watershedtransform医学影像技术广泛应用于临床和科研领域，产生了大量的医学数字图像，其数据量大和噪声情况复杂等特点，给图像编码、远程传输、三维重建等带来了很大困难。图像分割是图像处理的基本步骤之一，为进一步的高级处理奠定基础，是其它影像处理技术发展和应用的瓶颈。基于多分辨分析理论的图像分割是利用小波变换理论建立多分辨分析框架，但传统多尺度分析是基于二进变化的，而医学数字图像的多尺度分析下具有尺度空间上的连续性，因此可能会漏掉一些关键的能反映纹理相似性

5、结构的尺度分析。鉴于多小波变换比传统二进小波变换所具有的一些独特的优越性和在边缘检测、纹理分析中的良好表现，本研究引入多小波变换来改善分水岭变换的过分割问题，以得到有意义的图像分割结果。　1算法描述分水岭变换的基本思想课题份量和难易程度要恰当，博士生能在二年内作出结果，硕士生能在一年内作出结果，特别是对实验条件等要有恰当的估计。从本学科出发，应着重选对国民经济具有一定实用价值和理论意义的课题。课题具有先进性，便于研究生提出新见解，特别是博士生必须有创新性的成果由于不同的目标在相邻接处的变化往往比区域内部像素间的变化要大得多，因此梯度图像能较好的刻画出目标的大致边界，从而只要对边界内像素进

6、行填充，就可以获得不同的图像目标。分水岭算法正是基于这一假设而产生的，如图1。通常采用文献［3］的模拟浸没模型，但计算复杂，未实现区域完全分割，即存在不属于任何贮水盆地的点。不足之处主要有两点：一是分水岭变换作用于梯度图像，有大量的由噪声或量化误差引起的局部极小值，其区域内部的伪边界无法避免，不同目标之间由于获取图像时光照、角度等原因可能失去边界，并由此造成误分割或过分割，即生成过多区域而导致感兴趣的目标难以识别；如果采用其他高斯型滤波处理得到的图像作为参考图像，虽然可以得到比较大块的区域，但可能产生边界位置的偏移，造成误分割。二是由于图像分割目的不同，一个大的目标可能由几个不同特征的小

7、目标构成，而用某一种或某几种特征提取的梯度图像并不能判断这些。多小波变换在图像处理中，设图像信号为一个有限能量函数f(x,y)∈L2(R2)。利用一维小波，可以构造二维张量积型小波。可以证明，若φ(x)生成一个L2(R2)上的多分辨分析，则φ(x,y)=φ(x)φ(y)生成L2(R2)上的多分辨分析，此时有M2-1个小波函数Ψs1s2：Ψs1s2(x,y)=φ(x)Ψs1(x),s1=0,1≤s2≤M-1Ψs1(x)φ(y),1≤s