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基于模糊马尔可夫场的图像分割算法研究

作　者: 颜刚
导　师: 陈武凡
学　校: 第一军医大学
专　业: 生物医学工程
关键词: 模糊集 广义模糊集 马尔可夫场 模糊马尔可夫场 参数估计
分类号: R318
类　型: 博士论文
年　份: 2005年
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引　用: 12次
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内容摘要


医学图像的分割,就是将感兴趣区从背景中分割开来,或将不同的感兴趣区互不交迭地区分开来。图像分割是其他医学图像处理与模式识别问题,如特征量化、特征配准、三维重建等的前处理技术,并可以为临床诊断和辅助治疗提供有力的支持。尤其是,对心肺脏器的序列图像来说,分割是其运动估计的主要技术之一,因此对感兴趣区的分割研究具重要价值,也是国内外学者的研究热点问题。 本文深入讨论了基于模糊集和基于马尔可夫场的分割算法,这是分割中的两大主流算法。对于基于模糊集的算法,主要讨论模糊集在图像处理应用中的有关问题,如隶属度的选择、去模糊化方法以及模糊贝叶斯决策等。而对于模糊集的三大框架定理只涉及到分解定理,因为模糊集依赖分解定理与普通集联系起来。模糊集的核心是打破常规思维中的非此即彼的逻辑,即排中律,引入模糊逻辑。当做决策时,一旦做出错误的决策,算法很难从相反的方向走到正确的方向上,这就是经典的二值逻辑。所以,初始决策时,不必作出确定的回答,而是以不同程度作出多种决策,在算法迭代中逐步修正,最终作出正确的决策,这是个渐变的过程,是一个从量变到质变的过程。作者认为,这是模糊集方法的核心指导思想。 基于马尔可夫场的图像分割算法一直以来备受人们的青睐,马尔可夫场因其能有效的刻划图像的空间相关性,又因为理论与性质完善,所以在图像处理中广泛应用,特别是图像分割。图像具有空间上高度相关的性质,很多的分割算法都试图将图像的空间信息引入到图像分割算法中,也取得了很好的效果。但是,马尔可夫随机场的联合分布,即Gibbs分布本身就是利用空间信息建立起来的,它描述图像的空间信息更直接、有效。从1984年Geman S开创性的利用马尔可夫场到图像分割以来,每年都有一些基于马尔可夫场的分割算法涌现出

全文目录


摘要  3-6
ABSTRACT  6-10
目录  10-12
第一章 概述  12-22
  1．1 图像分割的意义  13-14
  1．2 分割算法综述  14-19
    1．2．1 阈值法  14-15
    1．2．2 基于边缘检测的分割  15
    1．2．3 基于像素分类的分割  15-16
    1．2．4 基于模糊集理论的分割  16
    1．2．5 基于随机场的算法  16
    1．2．6 基于形变模型的分割  16-17
    1．2．7 基于图谱引导的分割方法  17
    1．2．8 其他分割方法  17-19
  1．3 医学图像的评估  19-22
第二章 数学理论  22-56
  2．1 模糊集和广义模糊集  22-33
    2．1．1 模糊集的有关定义及其性质  23-24
    2．1．2 隶属度函数的选择  24-29
    2．1．3 去模糊化方法  29-30
    2．1．4 模糊贝叶斯方法  30-32
    2．1．5 模糊聚类  32-33
    2．1．6 广义模糊集  33
  2．2 马尔可夫随机场理论  33-53
    2．2．1 基本概念  33-36
    2．2．2 常用的马尔可夫模型  36-39
    2．2．3 基于马尔可夫场的分割算法的参数估计  39-48
    2．2．4 优化方法  48-53
  2．3 模糊随机变量基本概念  53-56
第三章 基于马尔可夫场的图像分类数的自适应估计  56-72
  3．1 算法回顾  56-59
  3．2 基于隐马尔可夫模型的自适应联合能量准则  59-61
  3．3 参数估计  61-63
  3．4 优化方案  63-64
  3．5 算法和试验评估  64-72
第四章 基于模糊马尔可夫随机场的图像分割新算法  72-88
  4．1 引言  72-73
  4．2 模糊马尔可夫随机场  73-77
  4．3 模型建立  77-78
    4．3．1 先验分布  77
    4．3．2 隶属度函数  77-78
    4．3．3 似然分布  78
  4．4 参数估计  78-81
  4．5 图像分割  81-83
  4．6 试验  83-86
  4．7 结论与讨论  86-88
第五章 广义模糊Gibbs随机场与MR图像分割算法研究  88-100
  5．1 引言  88-90
  5．2 广义模糊集与广义模糊Gibbs随机场  90-93
    5．2．1 建立广义模糊类  90-92
    5．2．2 广义模糊Gibbs随机场  92-93
  5．3 分割算法与实验  93-99
    5．3．1 算法描述  93-94
    5．3．2 实验  94-99
  5．4 结论与讨论  99-100
第六章 总结与展望  100-102
参考文献  102-115
完成和发表的论文  115-116
致谢  116-117

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中图分类: > 医药、卫生 > 基础医学 > 医用一般科学 > 生物医学工程
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