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文檔簡介
1、醫(yī)學圖像分割是一個傳統(tǒng)而具有挑戰(zhàn)性的課題。由于醫(yī)學圖像自身的特點，傳統(tǒng)的單水平集方法并不能很好地解決其分割問題，因而迫切要求加快對多相水平集方法的研究。本文對多相水平集方法進行了深入的研究，主要包括以下四個方面： 首先，系統(tǒng)研究了水平集方法、Mumford-Shah模型的基本理論及其在圖像分割領域的應用，通過具體實驗指出單水平集方法在分割多相圖像方面的缺陷，為后繼的研究奠定了堅實的基礎。 其次，介紹了幾種有代表性的多相水
2、平集方法，重點研究了Veese-Chan多相水平集方法，該方法具有理想的區(qū)域劃分方案，可以分割分段常值和分段光滑圖像，可以自然地避免多個水平集函數(shù)的重疊和“真空”問題，但該方法假定圖像噪聲符合分段常值分布，難以正確分割噪聲符合復雜概率分布模型的多相圖像。針對Vese-Chan多相水平集方法的這個缺陷，本文提出了改進的vese-Chan多相水平集方法，分別用于分割噪聲符合Rayleigh概率分布模型的Ultrasound圖像和Gauss概
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