基于水平集的圖像處理.pdf

1、隨著多媒體技術(shù)的廣泛應(yīng)用，圖像已成為人類表達(dá)、相互溝通的一種重要方式。圖像含有的信息包羅萬象，如何處理圖像中的信息就變得非常重要。在圖像處理中，圖像的分割與降噪成為學(xué)者們研究的熱門課題。數(shù)字圖像處理的應(yīng)用領(lǐng)域非常廣泛，涉及到人類生活的方方面面。上到太空探索，下到地質(zhì)勘測，從生物醫(yī)學(xué)工程到通信工程等各個方面，都有大量的圖像信息需要處理、分析、識別。
　　醫(yī)學(xué)圖像由于和人的生命息息相關(guān)，直接影響醫(yī)生對病情的判斷，決定著醫(yī)生對治療方案的

2、制定或修改，所以對醫(yī)學(xué)圖像進(jìn)行處理具有現(xiàn)實(shí)意義。例如，準(zhǔn)確的圖像分割能夠提高醫(yī)療診斷的準(zhǔn)確性和正確性。
　　本文基于水平集方法研究醫(yī)學(xué)圖像的分割技術(shù)，建立了一個基于曲線演化理論的圖像分割模型，該模型改進(jìn)了醫(yī)學(xué)圖像處理中經(jīng)常用到的RSF模型。在RSF模型中添加加權(quán)面積項(xiàng)，并將所添加的面積項(xiàng)的權(quán)系數(shù)由常數(shù)轉(zhuǎn)變?yōu)殛P(guān)于圖像像素梯度信息的權(quán)函數(shù)，使得模型的自適應(yīng)性增強(qiáng)，曲線在演化過程中能夠根據(jù)圖像信息自主演化。對新的模型進(jìn)行數(shù)值求解并用Ma

3、tlab對來自臨床的醫(yī)學(xué)圖像做了實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明新模型與原模型相比，模型的自適應(yīng)性得到增強(qiáng)，能夠更快速準(zhǔn)確的把目標(biāo)從背景中分割出來，是一種行之有效的分割模型。
　　噪聲會對圖像的分割產(chǎn)生不利的影響，為了降低這種影響，以便能夠準(zhǔn)確的把圖像目標(biāo)區(qū)域從背景中分割出來，針對帶有噪聲的圖像，我們在圖像分割之前先用TV降噪模型進(jìn)行降噪處理。然后建立改進(jìn)的RSF模型，對模型進(jìn)行數(shù)值求解及用Matlab對臨床醫(yī)學(xué)圖像做實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:經(jīng)過T