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图像PDE滤波和盲恢复技术的理论研究及其在IVUS图像处理中的应用
作 者: 王百超
导 师: 苏海军
学 校: 山东大学
专 业: 应用数学
关键词: 数字图像处理 滤波器 图像平滑 PDE 图像盲恢复 点扩展函数 IVUS 医学图像处理 图像分割
分类号: TP391.41
类 型: 硕士论文
年 份: 2011年
下 载: 46次
引 用: 1次
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内容摘要
随着数字图像和计算机技术的进步,社会对数字图像处理的需求越来越大,数字图像处理技术也逐步应用到各行各业中。数字图像处理的高级应用离不开基础的算法,本文从理论上研究数字图像处理中图像滤波、图像恢复等基本问题,同时研究他们在医学图像处理中的应用。本文包括三个主要部分:第一部分讨论了一种新的滤波器Guided Filter[15],并且得到了它的PDE等价形式(PGF),实验证明这种滤波器同样能够应用到图像平滑、图像去雾和对比度增强等场景中,而且有更强的物理意义。将这种最新型的滤波技术统一进PDE的框架里,有助于从更本质上理解般滤波器的作用原理和意义,有助于得到新的算法。第二部分提出了一种新的图像盲恢复算法,对图像的运动模糊和失焦模糊均有较好的恢复效果。运用图像的一部分经过特殊选择的梯度图,用迭代求解的方式计算原图像和点扩展函数。目前的大部分主流图像盲复原方法都需要构造对图像强边缘的预测,而本方法省去了这一步骤,仅通过对现有图像梯度区域的选择,就可以快速有效地估计点扩展函数。由于此点扩展函数的估计模型是近似良态的,对正则项的要求不高,本文据此设计出了更快速的算法。第三部分中综合利用各种基本的图像处理技术来解决IVUS图像处理中的问题。提出了一种新的IVUS图像血管壁分割算法:先利用本文提出的图像滤波技术(PGF)去除IVUS噪声,同时保持对分割有用的强边缘,然后使用本文以活动轮廓模型为核心的分割算法,从而实现血管内壁的分割。同时,在显示结果的时候利用本文的盲恢复技术对原图像进行增强,这样既可以观察到图像原本被隐藏的细节,又有血管壁的分割结果,有利于疾病的诊断和后续处理及分析的进行。
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全文目录
摘要 8-10 Abstract 10-12 第一章 引言 12-19 §1.1 数字图像处理中的一些基本技术 12-16 §1.1.1 扩散方程和平滑滤波 13 §1.1.2 图像盲恢复 13-14 §1.1.3 图像分割 14-16 §1.2 IVUS图像处理 16-18 §1.3 本文组织结构 18-19 第二章 扩散方程和平滑滤波 19-33 §2.1 背景简介 19-23 §2.1.1 图像平滑滤波 19-20 §2.1.2 各向异性扩散 20-22 §2.1.3 滤波器和扩散方程的等价性 22-23 §2.2 Guided Filter和PDE 23-29 §2.2.1 Guided Filter的由来 23-24 §2.2.2 结论和证明 24-29 §2.3 PGF滤波和数值结果 29-33 第三章 图像盲恢复 33-43 §3.1 图像降质模型 33 §3.2 图像盲恢复模型 33-34 §3.3 模型求解 34-36 §3.4 算法流程 36-39 §3.5 实验结果 39-43 第四章 IVUS图像处理 43-47 §4.1 IVUS图像分割 43-44 §4.2 实验结果 44-46 §4.3 结论 46-47 第五章 总结和展望 47-48 参考文献 48-51 致谢 51-52 攻读学位期间发表的学术论文 52-53 学位论文评阅及答辩情况表 53
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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理(信息加工) > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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