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超大图像分割技术及在医学图像中应用研究

作　者: 刘平刚
导　师: 郭成安
学　校: 大连理工大学
专　业: 信号与信息处理
关键词: 超大图像图像分割图像分块二维模糊嫡块效应
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
下　载: 85次
引　用: 1次
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内容摘要

随着信息技术和数字成像技术的快速发展,高分辨率成像设备的广泛应用,使得图像的数据不断丰富,单幅图像的数据量急剧增加,从以前的几兆、几十兆增长到现在的几百兆,甚至几GB、几十GB,我们称这种大数据量、高分辨率的图像为超大图像。图像分割是图像分析、图像理解的基础,也是一种基本的计算机视觉技术。对于超大图像,传统的图像分割方法无法对其直接进行分割,必须利用一些特殊的图像处理技术,这就给超大图像的图像分割提出了新的挑战。本文研究超大图像分割问题。首先对超大图像进行均匀分块,并对块图像进行编号,然后按照编号依次将块图像读入内存,分别计算块图像的二维直方图。随着读完所有的块图像,计算出整个超大图像的二维直方图。采用基于二维模糊熵的分割算法计算超大图像的全局最优阈值。利用最优阈值依次对块图像进行阈值分割,完成超大图像的分割。本文还对二维模糊熵分割算法进行了改进,改进算法对椒盐噪声有更好的滤除能力。医学影像设备不断的革命性进展,使得医学图像的分辨率不断提高。在共聚焦激光扫描显微镜(CLSM)下获得的高分辨率显微图像,分辨率可达0.23微米/像素甚至更高,1毫米就对应着4000多个像素,图像的分辨率非常高。高分辨率的医学图像使研究人员能够更加细致、深入地观察生物组织结构,为疾病诊断和医学研究提供了丰富的信息,极大地推动了生命科学的发展。本文将超大图像分割技术应用到这种高分辨率医学图像中,使得对高分辨率医学图像更高层次分析和理解成为可能。本文的实验表明,文中提出的超大图像分割方法能很好地实现超大图像的分割,能够消除单独对每块图像进行图像分割引起的块效应,并具有良好的抗噪性。

全文目录

摘要  4-5
Abstract  5-8
1 绪论  8-13
  1.1 课题的意义及背景  8-9
  1.2 国内外研究的现状  9-12
  1.3 本文的主要工作  12-13
2 超大图像分割技术概述  13-21
  2.1 超大图像的存取与显示  13-15
    2.1.1 超大图像的存取  13-14
    2.1.2 超大图像的显示  14-15
  2.2 图像分割技术概述  15-19
    2.2.1 图像分割的定义  15-16
    2.2.2 图像分割算法分类  16-19
    2.2.3 图像分割算法评价  19
  2.3 超大图像分割方案设计  19-21
3 超大图像分割技术  21-46
  3.1 图像分块处理技术  21-27
    3.1.1 图像分块  21-22
    3.1.2 图像分块中的块效应  22-23
    3.1.3 灰度直方图计算  23-27
  3.2 基于直方图的阈值分割方法  27-32
    3.2.1 迭代阈值法  28
    3.2.2 最大类间方差法  28-30
    3.2.3 最大熵阂值法  30-31
    3.2.4 实验结果举例与分析  31-32
  3.3 基于模糊集的图像分割算法  32-44
    3.3.1 模糊集基础  33-35
    3.3.2 模糊划分熵算法  35-36
    3.3.3 一维模糊熵算法  36-38
    3.3.4 维模糊熵算法  38-41
    3.3.5 实验结果举例与分析  41-44
  3.4 超大图像的二维模糊熵分割算法  44-46
4 超大图像分割方法在医学图像中的应用  46-50
  4.1 实验结果举例与分析  46-48
  4.2 本章小结  48-50
5 总结与展望  50-51
参考文献  51-54
攻读硕士学位期间发表学术论文情况  54-55
致谢  55-57

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