文档介绍：摘要重要步骤,所以,精确的分割医学图像对医务工作者进行准确的临床医学诊断有的改进,既能够充分利用图像的冗余信息,又能够在降低噪声的同时保留图像中水平集的医学图像分割算法是近年来图像分割领域的一个研究热点,并在图像处文在传统算法的基础上,结合小波型核函数和高斯核函数的固有特性,对加权核函数进行改进,将小波核函数和高斯核函数结合起来作为加权核函数。通过对医学图像去噪实验对比传统模型和本文模型,显示出本文模型在图像去噪后的峰值学图像分割算法,但对噪声特别敏感。,图像去噪、图像分割一直是其中最为基础和最为重要的两个问题。医学图像作为图像分支中最为复杂、多样的一类,导致对医学图像的去噪和分割研究成为一项艰巨的、富有挑战性的任务。医学图像分割是病变组织和非病变组织进行定性分析、识别的前期处理,同时也是计算机辅助诊断的着十分重要的意义。基于非局部均值的医学图像去噪算法,通过对降噪起关键作用的加权核函数有用的信息。因此,在处理含有较多细节的医学图像时,显示出其优越性。基于理过程中表现出良好的分割性能。本文以医学图像为研究对象,对传统的非局部均值算法和水平集算法进行改进,并在一系列医学图像去噪实验和分割实验中验证了本文算法的有效性。本文的主要工作如下:枷裨ご斫锥危岢鲆恢只诟慕腘甅医学图像去噪算法。首先介绍了非局部均值的传统去噪算法,它可以充分利用图像的冗余信息,具有较好的去噪效果。为了使传统的非局部均值算法也能够更好的处理医学图像,本性噪比方面要高于传统算法。,然后利用惴ń行分割。通过对比惴ê图由下瞬ê蟮腇算法分割实验,证明了本文算法更具抗噪性。
岢鲆恢只谒郊囊窖枷穹指钏惴āJ紫冉樯芰舜车乃郊们的改进算法无需重新初始化水平集函数,但是仍然需要小心仔细的设置相关参数和一定的人工参与,才能得到较为理想的水平集分割结果。本文是利用算法分割结果直接控制水平集演化方程,而且相关参数设置也可以直接从结果中得到。同时本文未引入梯度因子,相比较,本文更具抗噪性。通过几组分割实验,关键字:医学图像去噪和分割;非局部均值算法;惴ǎ凰郊惴分割算法,然后叙述了等人和何川江等人针对传统算法的改进算法。虽然他证明了本文算法具有更好的分割精度和鲁棒性。基于募袷降腗枷穹指钏惴ㄑ芯
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录目要⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.录⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.绪论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.医学图像分割的概念及意义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.相关分割方法介绍⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯国内外研究现状及发展趋势⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯本文组织结构和研究内容⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯第三章:医学的去噪预处理⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.—娜ピ胨惴ā改进的—ピ胨惴ā实验结果与分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.第四章脑图像的模糊聚类分割算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯模糊理论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.:砺郾尘啊.:系母拍睢聚类分析介绍⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..模糊聚类算法介绍⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.惴ā算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.摘第一章目录.
基于—ピ氲腇分割算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.实验结果与分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯第五章:基于水平集的脑图像分割算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯水平集理论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..距离保持水平集算法介绍⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯第六章:总结与展望⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.工作总结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯未来工作展望⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..参考文献⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..谢⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..攻读硕士期间发表的论文及科研项目⋯⋯⋯⋯⋯⋯..错误炊ㄒ迨榍致基于募袷降腗枷穹指钏惴ㄑ芯
第一章绪论医学图像分割的概念及意义对图像处理的过程当中,人们常常只会对图像中的某个区域感兴趣【¨,这些区域经常被称为感兴趣区域或感兴趣目标,图像分割就是按照某些特性将图像分成不同的部分并提取出所感兴趣区域或目标的过程和技术。更精确的说图像分割【是指图像按照相同意义的像素划分到同