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时间:2019-01-30
《【硕士论文】医学彩色图像序列分割的研究.pdf》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在教育资源-天天文库。
1、中山大学硕士学位论文医学彩色图像序列分割的研究姓名:徐礼锋申请学位级别:硕士专业:计算机软件与理论指导教师:王若梅20050605中山大学硕十学位论文摘要医学彩色图像序列分割的研究计算机软件与理论硕士生:徐礼锋指导教师:王若梅副教授摘要随着图像数据采集技术和设备的发展,获取高清晰的人体彩色图像切片已成为可能。因而人们希望能够充分利用彩色纹理图像所包含的信息,进行人体组织与器官的三位重建。在此过程中,图像分割是一个至关重要的环节。然而医学彩色图像十分复杂,到目前为止,对于医学彩色图像的分割还没有一种比较成熟的方法。因此。研究针对彩色图像序列的准确、快速分割方法
2、对虚拟现实、远程手术和手术导航等领域的发展具有很重要的意义。本文通过对酗像分割基础理论的研究,提出一种综合利用Live.wire算法、广义霍夫变换和活动轮廓模型的医学彩色图像序列分割方法,解决了传统方法不能有效进行高清晰彩色图像分割的问题。首先结合图像梯度方向信息重新定义了Live.wire算法中的代价函数.用改进的代价函数对图像中的一张或多张切片进行准确分割:然后根据上张切片图像物体形状的信息,用广义霍夫变换确定在当前切片中同一物体的人致轮廓和位置,再以此轮廓作为初始值,通过活动轮廓模型检测出物体的局部形变,从而获得此切片的准确分割;重复以上过程就可毗获得
3、所有切片的分割结果。在活动轮廓模型的能量函数中,引入了边缘特征统计的估计模型,可以充分利用已分割切片的图像信息,使得活动轮廓收敛到期望的目标边缘;通过广义霍夫变换基本消除了切片间的错位对活动轮廓模型形变的影响,从而保证了分割结果的可靠性。试验表明,本文给I山的分割方法仅需较少的人1‘交互,就能快速准确的从医学彩色图像序列中分割出感兴趣的目标。关键词:彩色图像序列,图像分割,Live.wire算法,活动轮廓模型,广义霍大变换中山大学硕士学位论文ABSTRACTResearchonSegmentationofColorMedicalImageSeriesComp
4、uterSoftwareandTheoryName:LifengXuSupervisor:RuomeiWangAsthedevelopmentoftechnologyandtheequipmentofobtainingimagedata,itisalreadypossibletoobtainhighprecisecolorimageslicesofhumanbody.Soitisexpectedtoreconstruct3-Dhumantissueandorganbytakingadvantageoftheinformationincludedintextu
5、redcolorimage.Inthisprocess,segmentationisaveryimportantphase.Butthereisn’taripemethodforthesegmentationofcolormedicalimagebecauseofthestructureofwhichisverycomplicated.Therefore,itissignificantformedicalfieldssuchasvirtualreality,telesurgicalsystem,surgicalnavigationandete.thatare
6、liableandefficientalgorithmbefoundforobjectsegmentationincolormedicalimage.Thispaperpresentsasegmentationmethodforcolormedicalimageseriesbyunifyinglive-wirealgorithm,generalisedHoughtransformandactivecontour.Firstly,wedefinethecostfunctionoflive-wirealgorithmbyaddinggradient-direct
7、ioninformation.Thentheimprovedlive-wirealgorithmisappliedtoobtainaccuratesegmentedresultofoneormoresliceinacolormedicalimageseries.Next,theroughcontourandthelocationoftheobjectinthecurrentsliceisdetectedbygeneralizedHoughtransform(OHIObasedontheshapeinformationoftheobj。ctintheprevi
8、ousslice.Asthelocalcontour
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