基于ITK的醫(yī)學圖像分割.pdf

1、圖像分割技術(shù)作為一門新興的學科，在過去幾十年特別是近十幾年的時間內(nèi)得到了迅速的發(fā)展，并且在醫(yī)學、軍事、工業(yè)等領(lǐng)域得到了廣泛的應用。作為圖像分析與理解的前期步驟，圖像分割是計算機視覺領(lǐng)域中最基本、也是最困難的問題之一，分割結(jié)果的好壞直接影響到后續(xù)工作的優(yōu)劣。由于圖像的多樣性和復雜性，目前還沒有一種完全通用的分割方法可以實現(xiàn)對所有圖像的正確分割，因此圖像分割技術(shù)一直是圖像處理領(lǐng)域中的研究熱點之一。 作為圖像分割的一個重要分支，醫(yī)學圖

2、像分割受到許多研究人員的廣泛重視且發(fā)展成為當代圖像領(lǐng)域的前沿課題。 基于此，回顧了圖像分割算法的定義和分類，介紹了一些基本的圖像分割算法，并重點介紹了一些新興的現(xiàn)代圖像分割技術(shù)。 水平集方法，將二維(三維)的閉合曲線(曲面)的演化問題轉(zhuǎn)化為高維空間中水平集函數(shù)曲面演化的隱含方式來求解。然而，傳統(tǒng)的水平集方法僅利用圖像局部邊緣信息，對邊界模糊或者存在離散狀邊緣的區(qū)域，容易產(chǎn)生邊界泄漏等問題，很難得到理想的分割結(jié)果。著重介紹

3、并采用了一種基于Canny邊緣檢測的水平集分割算法。改進的算法在平滑圖像的同時，得到了更加準確的分割輪廓線，同時也提高了算法的魯棒性。 針對醫(yī)學圖像的特征和拓撲結(jié)構(gòu)的特點，結(jié)合基于邊界和基于區(qū)域的分割方法，介紹了幾種混合分割算法，這些混合算法在結(jié)合了不同算法的優(yōu)點的同時抑制了采用單一算法的缺陷，取得了令人滿意的分割效果，對醫(yī)學圖像自動、準確的分割有著重大的意義。 圖像配準是導航軟件中的核心技術(shù)。解決了兩組標志點的自動配序