脑部CT图像分割算法改进及实现

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1、西南交通大学硕士学位论文脑部CT图像分割算法改进及实现姓名：朱丙丽申请学位级别：硕士专业：计算机应用技术指导教师：陶宏才20100501西南交通大学硕士研究生学位论文第1页摘要论文以医学领域的脑部CT(ComputedTomography)图像为研究对象，在医学影像存档与通讯系统PACS(Picturearchivingandcommunicationsystems)的CT影像工作站环境下，研究了边缘分割算子中的LOG(Gauss．LaplacianOperator)算子、基于形态学分割的分水岭算法的应用和改进，获得了脑部CT图像中头骨的边缘分割图和头骨的区域分割图。论文根据医

2、学图像的分割特点及方法，分析了脑部CT成像的原理、研究了脑部CT图像的特点、噪声、边缘特征、多阈值形态学特征。完成的主要工作如下：1．在高斯一拉普拉斯算子(LOG)的基础上，改进了根据高斯函数的平滑因子仃、脑部CT图像的边缘灰度阈值T、滤波器的大小mxrl等三个参数控制的LOG算子，利用该改进的算子能根据需要灵活地得到二值化头骨边缘分割结果。2．以脑部CT图像的灰度多阈值、形态学特征为基础，应用去噪、距离变换、梯度重构、内外部标记条件等综合方法，改进了分水岭分割算法。利用该改进的分水岭分割算法能够得到脑部CT图像的头骨分割图，该改进算法在噪声抑制、区域信息获取和过分割控制等方面

3、效果较好。3．利用Matlab语言实现了改进的LOG算子和改进的分水岭算法，并对它们的分割效果和运算效率作了分析。4．用改进LOG算子、改进分水岭算法对一组脑部CT切片图像进行了处理，综合分析了分割质量、运行时间和效率、复杂度等。论文中的改进算法，在理论上有较全面和深入的研究，在应用上获得了有效的分割结果，其可行性和有效性从理论与实践上得到了验证。关键词：脑部CT图像；图像分割；LOG算子；分水岭算法西南交通大学硕士研究生学位论文第1I页AbstractTakingCTimageofthebrainastheresearchedsubject，undertheenvironme

4、ntofCTworkstationofPACS，theauthorofthisthesisstudiedandimprovedtheLOGandwatershedalgorithminthestageofimagesegmentation，achievedtheresultsofCTimageofthebrainonskulledgeandregion．Accordingtothefeatureandapproaches，thethesisstudiedtheprinciple，characteristics，noise，edgefeature，morphologicalfea

5、tureofmulti—thresholdvaluesinCTimageofthebrain’Sskullsegmentation．Themainachivementsareasfollows：1．Accordingtothefeatureofedgesegmentatingonskull，theLOGmethodisimproved，andthebinaryresultCanbeobtainedflexiblelythroughtheimprovedLOGagorithm，whichiscontrolledbyGaussianfunction!Ssmoothingfactor

6、a，edge晷a了thresholdvalueT．andpepper-and-saltfilter’Ssizemxn．2．Accordingtothemorphologicalfeatureofmulti·thresholdvalues，thewatershedsegmentationalgorithmisimprovedbycombiningdenoising，distancetransform，gradientreconstructionwithconstraintconditions，andthesegmentationimageofbrainskullwhichisob

7、tainedbytheimprovedalgorithmisgoodatnoisesuppression，regioninformationaccepting，andOVersegmentationcontrolling．3．ThesegmentedimagesfromtheimprovedLOGandwatershedalgorithmrealizedwithMatlablanguageCanbeachievedeffectively,andthesegmemtingeffectandal