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基于C-V水平集模型的医学图像分割研究

作　者: 王剑平
导　师: 蔡光程; 吕毅斌
学　校: 昆明理工大学
专　业: 计算数学
关键词: 图像分割 水平集方法 C-V模型 Laplace算子 Mumford-Shah模型
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2013年
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内容摘要


随着科技的不断进步,人们对信息的需求量越来越大,而这些信息大多数源于视觉的图像信息。为了从现实的数字图像中获取人们需要的信息,需要对这些图像进行加工和处理。在对图像进行分析和加工处理前,图像分割是根本,对此图像分割在图像处理中占据重要的地位。由于图像分割的重要性,国内外学者对其进行了大量的研究。虽然关于图像分割算法方面的研究成果越来越多,但至今仍没有一个通用的分割理论大多数方法都是根据具体图像的实际情况提出的。近些年,基于水平集模型的分割算法成为图像分割领域的一个热点(特别是针对医学图像)。该模型在图像分割时表现出了良好的性能,最有可能成为统一框架的图像分割方法。经过大量的研究,水平集模型的分割理论已经近乎成熟和完整,但仍存在一些问题。在此背景下,本文主要对基于Chan-Vese (C-V)水平集模型的分割算法及其在医学图像分割中的应用进行了进一步的深化和完善。本文所开展的工作有：(1)对国内外近些年来基于水平集模型的图像分割算法的研究现状进行了较全面的综述,并分析了不同模型的主要应用领域和存在的主要问题。(2)详细的介绍了曲线演化理论和水平集方法的基本理论,并将水平集方法应用于图像分割,对具体的医学图像进行实验,根据实验结果分析了该方法的优缺点。(3)详细介绍了Mumford-Shah模型的基本理论,并在其基础上阐述了C-V水平集模型。用此模型对医学图像进行分割处理,根据实验结果分析了该模型的优缺点。(4)针对C-V水平集模型在分割时出现对噪声敏感、图像边缘定位不准确的问题,提出了基于高斯型Laplace算子的C-V水平集分割算法。实验表明：该算法能够很好的分割出图像的实际轮廓,并对图像的边缘定位比较准确,相对于传统方法具有明显的优越性。

全文目录


摘要  3-4
Abstract  4-9
第一章 绪论  9-17
  1.1 研究背景及意义  9
  1.2 图像分割的概念及方法  9-10
  1.3 水平集方法的国内外研究现状  10-15
    1.3.1 基于边缘的分割模型  11
    1.3.2 基于区域的分割模型  11-12
    1.3.3 区域和边界相结合的分割模型  12-13
    1.3.4 基于形状约束的水平集模型  13
    1.3.5 基于形态学理论的水平集分割模型  13-14
    1.3.6 基于支持向量机的水平集模型  14
    1.3.7 基于随机场的水平集分割算法  14-15
  1.4 本文的研究内容及章节安排  15-16
    1.4.1 本文的研究内容  15
    1.4.2 本文的章节安排  15-16
  1.5 本章小结  16-17
第二章 水平集方法的基本理论  17-30
  2.1 曲线演化理论  17-18
  2.2 水平集方法  18-20
    2.2.1 初始化水平集函数  19
    2.2.2 水平集方法的数学表达式及其推导过程  19-20
  2.3 水平集方法的数值计算  20-27
    2.3.1 偏微分方程的求解  20-21
    2.3.2 水平集方法中常用的快速算法  21-27
  2.4 数值实验结果及分析  27-28
  2.5 水平集方法的优缺点  28-29
  2.6 本章小结  29-30
第三章 传统的C-V水平集模型  30-45
  3.1 C-V水平集模型的介绍  30-34
    3.1.1 Mumford-shah模型  30-31
    3.1.2 C-V水平集模型  31-34
  3.2 C-V水平集模型的数值计算  34-38
  3.3 数值实验结果及分析  38-43
  3.4 C-V水平集模型的优缺点  43-44
  3.5 本章小结  44-45
第四章 基于高斯型Laplace算子的C-V水平集模型  45-54
  4.1 高斯型Laplace算子  45-47
  4.2 高斯型Laplace算子和C-V水平集模型结合及其解析式  47-48
  4.3 数值实验结果及分析  48-53
  4.4 本章小结  53-54
第五章 总结与展望  54-55
  5.1 本文的工作总结  54
  5.2 今后的工作展望  54-55
致谢  55-56
参考文献  56-62
攻读硕士期间发表的论文目录  62

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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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