多模態(tài)醫(yī)學圖像融合與目標分割定位的算法研究.pdf

1、本文主要針對“重離子束三維治療計劃”研究項目的前期醫(yī)學圖像處理內(nèi)容進行研究，主要包括醫(yī)學圖像的預處理、多模態(tài)醫(yī)學圖像的配準與融合以及醫(yī)學圖像的目標區(qū)域分割。本文對各部分的處理算法進行了研究，并提出了相應的改進算法，同時開發(fā)了基于VisualC++6.0的實驗平臺，通過編程實驗來驗證各種算法的實現(xiàn)效果。 首先，在醫(yī)學圖像預處理方面，重點研究了基于小波變換的圖像濾波和增強算法。提出了由中值濾波和小波變換軟閥值濾波算法相結(jié)合的混合濾波

2、增強算法，該算法在實現(xiàn)有效濾波的同時又進行了邊緣信息的增強。 其次，在多模態(tài)醫(yī)學圖像的配準及融合方面，本文先對配準過程中的圖像插值算法、相似性測度和搜索算法進行了研究和改進。根據(jù)所研究的對象為不同模態(tài)醫(yī)學圖像配準這一特點，本文使用了基于互信息的圖像配準算法，其中重點對該配準過程中的優(yōu)化算法進行研究改進。提出了基于粒子群算法和模擬退火算法相結(jié)合的混合粒子群優(yōu)化算法，并通過對比實驗驗證了該優(yōu)化算法的配準效果優(yōu)于標準粒子群算法。除此以