基于MAP模型的灰度不均匀图像分割方法研究.pdf

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1、基于MAP模型的灰度不均匀图像分割方法研究刘希2015年1月中图分类号：TP391UDC分类号：004.9基于MAP模型的灰度不均匀图像分割方法研究作者姓名刘希学院名称计算机学院指导教师刘利雄副教授答辩委员会主席孙立峰教授申请学位工学硕士学科专业计算机科学与技术学位授予单位北京理工大学论文答辩日期2015年1月ResearchonMAP-basedSegmentationMethodforImageswithIntensityInhomogeneityCandidateName：XiLiuSchoolorDepartment:ComputerScienc

2、eandTechnologyFacultyMentor:Prof.LixiongLiuChair,ThesisCommittee：Prof.LifengSunDegreeApplied:MasterofEngineeringinComputerMajor：ComputerScienceandTechnologyDegreeby:BeijingInstituteofTechnologyTheDateofDefence：January，2015研究成果声明本人郑重声明：所提交的学位论文是我本人在指导教师的指导下进行的研究工作获得的研究成果。尽我所知，文中除特

3、别标注和致谢的地方外，学位论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得北京理工大学或其它教育机构的学位或证书所使用过的材料。与我一同工作的合作者对此研究工作所做的任何贡献均已在学位论文中作了明确的说明并表示了谢意。特此申明。签名：日期：北京理工大学硕士学位论文摘要灰度不均匀医学图像分割在现代医学的临床诊疗中起着十分重要的作用，基于水平集思想的几何主动轮廓模型已经在这一问题的解决上取得了一定的成果。当前流行的几何主动轮廓模型一般都基于局部拟合思想，研究者们还提出了结合概率论思想的最大后验概率(MAP)模型。本文提出了两个基于不同思路的新模型

4、试图进一步解决灰度不均匀图像分割这一难题，主要工作可总结为以下两个部分：提出了一种基于非线性中值拟合操作并结合图像边缘信息的水平集分割模型。相比基于线性拟合操作的传统模型，新的非线性拟合模型在拟合过程中不但对噪声更加鲁棒，而且还能降低图像中原始边缘信息被拟合操作过度平滑的风险。新旧模型的图像分割对比实验证明了非线性拟合新模型在噪声鲁棒性、灰度不均匀图像分割能力和分割速度上更加优良的表现。提出了一种基于信息熵灰度不均匀测度并结合阈值分割先验信息的改进水平集分割模型。针对MAP模型采用标准差作为灰度不均匀测度的不足，提出一种新的灰度不均匀测度－信息熵用于解决

5、不均匀测度对强噪声点敏感的问题，通过构造新的不均匀测度和引入阈值分割先验信息提升了模型的分割能力。经过对比实验，改进模型不但保有了原模型对于灰度不均匀、噪声和纹理图像的优良分割能力，而且还能解决原模型对灰度不均匀图像中的强噪声点过于敏感的问题。关键词：医学图像分割；主动轮廓；水平集；中值滤波；后验概率；信息熵I北京理工大学硕士学位论文AbstractSegmentationofmedicalimagewithintensityinhomogeneityplaysafairlyimportantroleinmodernmedicineforclinica

6、ldiagnosisandtreatment.GeometricActiveContour(GAC)basedonlevelsetmethodhasbeenproposedtosolvethisproblemandgotsomeachievements.Thepopulargeometricactivecontourmodelsgenerallyadopttheideaoflocalfitting.SomeresearchersintroducedprobabilitytheoryintotheGACandproposedasuccessfulmodel

7、calledMostaPosterior(MAP)model.Inthispaper,twonovelmodelsbasedondifferentideasareproposedtocopewiththishardproblem.Themajorcontributionsofthispapercanbesummarizedasfollows:Anovellevelsetmodelbasedonoperationofnonlinearmedianfittingandcombinedwithimageedgeinformationisproposed.Com

8、paredwithtraditionalmodelbasedonoperatio