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基于图论和抠图算法的研究及应用

作　者: 张婕
导　师: 蒋建国；詹曙
学　校: 合肥工业大学
专　业: 信号与信息处理
关键词: 医学图像分割图割抠图骨肿瘤MRI 计算机辅助诊断
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
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内容摘要

近年来,随着图论方法和抠图算法的引入,在图像分割、图像复原、图像增强等方面都取得了一些进展。本文分别对基于图论的图像分割算法中的图割算法和闭式求解的alpha matting算法进行了研究,从减小算法复杂度及提高分割精度的角度,提出了改进型模型,并分别在自然图像及医学图像中验证了改进模型的有效性。具体工作如下:(1)图切分(Graph Cuts,GC)是近年来兴起的基于图论框架的图像分割方法,该理论的新颖之处在于它的全局最优性和结合多种知识的统一性。但当图像较大,运算将非常耗时。该文提出了一种基于GC的层次式图像分割方法。先在低分辨率中用GC以较低的分割代价获取粗尺度的初始分割,再将结果轮廓映射回高分辨率图像中并构造出窄带,进而采用matting思想,在窄带内获取精确分割。实验结果表明,本文方法在确保分割结果准确性的同时,运算速度大幅度提高。(2)骨肿瘤MRI中病灶组织边缘模糊不清和凹凸多变,传统的图像分割算法提取骨肿瘤区域很困难。本文提出了一个基于数字抠像技术的骨肿瘤MRI计算机辅助诊断系统。该系统采用由粗到精的求解策略,利用闭合求解的数字抠像算法来提取病灶区域,只需求解一个稀疏线性方程,即可获得所需的分割结果。实验结果表明,该系统在较低的运算时间开销下,能精确的勾划出病灶区域,为医生下一步的临床诊断提供可靠的依据。

全文目录

摘要  5-6
Abstract  6-7
致谢  7-11
第一章绪论  11-22
  1.1 研究的背景与意义  11-12
  1.2 国内外研究状况  12-19
    1.2.1 图像分割研究现状  13-14
    1.2.2 基于图论的图像分割算法研究现状  14-17
    1.2.3 基于matting 的抠图算法研究现状  17-19
  1.3 本课题的难点及重点  19-20
  1.4 论文的主要工作和内容安排  20-22
第二章理论基础.  22-34
  2.1 图论相关知识  22-26
    2.1.1 图的构造  22-24
    2.1.2 组合优化问题  24-26
  2.2 Alpha Matting 基础知识  26-33
    2.2.1 Matting 问题  26-28
    2.2.2 Matting 算法分类  28-29
    2.2.3 Laplacian 正则化矩阵的构造和分类  29-31
    2.2.4 谱分析  31-33
  2.3 本章小结  33-34
第三章基于Graph Cuts 的层次式图像快速分割算法  34-44
  3.1 研究背景与意义  34-35
  3.2 Graph Cuts  35-37
    3.2.1 图的构造  35-36
    3.2.2 能量函数  36-37
    3.2.3 最大流算法  37
  3.3 基于Graph Cuts 的层次式分割  37-43
    3.3.1 层次式分割算法实现  37-40
    3.3.2 实验与分析  40-43
  3.4 本章小结  43-44
第四章基于闭合求解matting 的骨肿瘤 MRI 分割  44-53
  4.1 研究背景  44-46
    4.1.1 骨肿瘤分割的意义及研究现状  44-45
    4.1.2 骨肿瘤分割的难点  45-46
  4.2 Alpha Matting  46-49
    4.2.1 Closed-Form Matting  46-49
  4.3 基于闭合求解matting 的骨肿瘤MRI 分割  49-51
    4.3.1 肿瘤MRI 分割算法实现  49-51
    4.3.2 实验结果与分析  51
  4.4 本章小结  51-53
第五章总结与展望  53-55
  5.1 本文的主要工作以及创新点  53
  5.2 对未来工作的展望  53-55
参考文献  55-61
攻读硕士学位期间发表的论文  61
攻读硕士学位期间参加的研究课题  61-62

基于图论和抠图算法的研究及应用

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