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基于轮廓模型的医学图像分割

作　者: 陈俊
导　师: 杨兵
学　校: 西安电子科技大学
专　业: 生物医学工程
关键词: 图像分割 动态轮廓模型 Snakes模型 GVF
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
下　载: 69次
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内容摘要


医学影像分割技术是医学影像中的重要技术，医学影像分割的效果直接决定着计算机辅助诊断系统的成败。经过多年的研究，国内外学者已经提出了多种算法，但绝大多数算法都是针对某一具体问题的。本文主要研究基于动态轮廓模型的医学影像分割。1987年Kass M、WitkinA、Terzopoulos D创造性的提出活动轮廓模型的概念。题为“Snakes:Active Contour Models”论文发表以后，Snakes模型很快成为图像分割最活跃最成功的研究领域之一。目前活动轮廓模型用于描述分割目标的动态轮廓，已成功的应用于物体识别、计算机视觉和生物医学图像领域。本文首先对现有的医学图像分割方法进行总结和综述，分析相应的优缺点。从动态轮廓模型入手，介绍了经典的Snakes模型，并讨论了该模型上两种经典改进的Snakes模型（GVF Snakes和Ballon Snakes），总结这两种模型的优缺点。针对传统的Snakes模型，本文讨论了矢量场卷积模型，该模型在捕捉范围、凹陷区域的收敛区域方面、初始轮廓、抗噪性以及算法复杂度方面做了全面的改进。针对Snakes模型初始化时间较长的问题，本文讨论了梯度逆柏松分布的方法，引入自动化初始化方法，作为独立的过程，通过精确的自动初始化轮廓，缩短迭代时间，进而减少Snakes模型收敛时间。在医学图像上的实验进一步验证了本方法的可行性。最后，论文指出了进一步的研究方向。

全文目录


摘要  3-4
Abstract  4-7
第一章 绪论  7-11
  1.1 课题研究背景及意义  7-8
  1.2 国内外研究的现状  8
  1.3 本文工作安排及章节安排  8-11
第二章 图像分割算法研究  11-21
  2.1 图像分割定义  11-12
  2.2 图像分割算法  12-18
    2.2.1 基于阈值的分割方法  12-13
    2.2.2 基于区域的分割方法  13-14
    2.2.3 基于边缘检测的分割方法  14-16
    2.2.4 基于特殊理论的分割方法  16-18
  2.3 动态轮廓模型  18
  2.4 本章小结  18-21
第三章 参数化动态轮廓线模型  21-33
  3.1 传统的 Snakes 模型  21-25
    3.1.1 Snakes 模型的表达式  22-24
    3.1.2 Snakes 模型算法实现  24
    3.1.3 Snakes 模型的优缺点  24-25
  3.2 气球力(Balloon)模型  25-27
  3.3 GVF Snakes 模型  27-30
  3.4 其他改进的 Snakes 模型  30-31
  3.5 本章小结  31-33
第四章 基于矢量场卷积的活动轮廓模型  33-49
  4.1 轮廓模型外部力改进回顾  33-34
  4.2 VFC Snakes 模型  34-40
    4.2.1 矢量场卷积  34-35
    4.2.2 数值实现  35-36
    4.2.3 参数预估  36-37
    4.2.4 混合矢量场卷积  37-38
    4.2.5 VFC 模型与 GVF 模型之间的关系  38-40
  4.3 仿真结果与分析  40-48
    4.3.1 捕捉范围和收敛能力  40-42
    4.3.2 初始轮廓敏感性和抗噪性分析  42-46
    4.3.3 算法复杂度分析  46
    4.3.4 医学图像上的实验  46-48
  4.4 本章小结  48-49
第五章 活动模型初始化的一种改进  49-63
  5.1 背景知识  49-52
    5.1.1 动态表面  49-50
    5.1.2 外部力  50-51
    5.1.3 动态轮廓的初始化  51-52
  5.2 梯度逆的柏松分布  52-55
    5.2.1 数值求解  53-54
    5.2.2 矢量场的可视化  54-55
  5.3 活动轮廓模型的自动初始化  55-58
    5.3.1 初始化  55-56
    5.3.2 单一轮廓的初始化  56-57
    5.3.3 应用与实现  57-58
  5.4 仿真结果与分析  58-62
    5.4.1 不连续轮廓的敏感度  58-59
    5.4.2 噪声的敏感度  59-61
    5.4.3 医学图像实验  61-62
  5.5 本章小结  62-63
第六章 总结与展望  63-65
致谢  65-67
参考文献  67-73
研究成果  73-74

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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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