基于復(fù)合矢量場(chǎng)的改進(jìn)ACM模型與醫(yī)學(xué)圖像分割的研究.pdf

1、圖像分割主要是指將感興趣區(qū)從背景中分割出來(lái)，或?qū)⒉煌母信d趣區(qū)互不交迭地區(qū)分開(kāi)來(lái)。圖像分割是實(shí)現(xiàn)從一般圖像處理到圖像分析的關(guān)鍵步驟。它是其他醫(yī)學(xué)圖像處理與模式識(shí)別問(wèn)題，如特征向量化、特征配準(zhǔn)、三維重建等的前處理技術(shù)，并可以為臨床診斷和輔助治療提供有力的支持。因此對(duì)感興趣區(qū)的分割研究具有重要價(jià)值，多年來(lái)一直受到人們的高度重視。 目前，活動(dòng)輪廓模型已經(jīng)成為醫(yī)學(xué)圖像分析的重要工具，它將基于圖像數(shù)據(jù)的約束和對(duì)感興趣目標(biāo)的先驗(yàn)知識(shí)統(tǒng)一于變

2、分框架之下，其應(yīng)用包括圖像去噪、圖像分割、圖像配準(zhǔn)、圖像修復(fù)、表面重建、運(yùn)動(dòng)跟蹤等方面。本文首先對(duì)醫(yī)學(xué)圖像分割的方法作了詳盡的綜述。這部分主要介紹了常用的醫(yī)學(xué)圖像分割方法。第三章介紹了參數(shù)活動(dòng)輪廓模型的理論基礎(chǔ)，以及活動(dòng)輪廓的評(píng)價(jià)，特別對(duì)梯度矢量流模型的數(shù)學(xué)表述作了詳細(xì)的介紹。第四章是本文的重點(diǎn)內(nèi)容。首先給出了活動(dòng)輪廓模型的算法實(shí)現(xiàn)，分析了傳統(tǒng)ACM模型分割圖像時(shí)存在的問(wèn)題。傳統(tǒng)ACM模型在分割圖像時(shí)，要求初始輪廓線設(shè)置在感興趣區(qū)域的邊

3、界附近；曲線在變形過(guò)程中難以分割深度凹陷區(qū)域。本文在分析活動(dòng)輪廓模型的基礎(chǔ)上，提出了基于復(fù)合矢量場(chǎng)的改進(jìn)ACM模型分割算法。它采用廣義模糊理論對(duì)圖像進(jìn)行處理，從而獲得一個(gè)較理想的邊緣映射圖，避免了圖像的弱邊緣以及尖角部分在平滑過(guò)程中的模糊化。在此基礎(chǔ)上，本文構(gòu)建了一個(gè)復(fù)合矢量場(chǎng)代替了模型中原有的力場(chǎng)，同時(shí)將GVF場(chǎng)的約束權(quán)值設(shè)為隨目標(biāo)特征自適應(yīng)變化。大量的實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了該算法的有效性。本文的最后部分討論了醫(yī)學(xué)圖像分割中常遇到的分割結(jié)果定