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    基于變分水平集方法的CT肝臟圖像分割與三維重建.pdf 43頁

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    • 上傳作者 hp20083(上傳創作收益人)
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    第一章緒論 第一章緒論 1.1研究目的及意義 在信息化社會中,計算機在各種信息處理中發揮著重要的作用。特別是在圖 像處理領域,由于大規模集成電路技術和計算機科技的快速發展,以及醫學、軍 事和工業等方面應用需求的不斷增長,數字圖像處理的理論和方法進一步得到完 善,已經在生物醫學、宇宙探測、遙感、視頻和多媒體系統等領域都得到了廣泛 的應用,并顯示出了廣泛的應用前景,成為計算機科學、生物學、醫學等領域【1,2,3】 學科研究的熱點。在對圖像信息處理過程中,如何采取有效、快速的方法進行數 字圖像處理成為十分重要的研究課題。 在一幅圖像中,人們往往只是對其中的某些目標感興趣,這些目標通常占據 一定的區域,并且在某些特征(例如灰度、顏色、輪廓和紋理等)上和周圍的圖 像有所差別。這些特性差別有可能非常明顯,也可能很細微,以至于人眼察覺不 出來。現在,圖像處理技術已經成功的地應用于許多領域,其中車牌識別、紙幣 識別、指紋識別和文字識別等已經成為大家所熟悉。圖像識別的基礎是圖像分割, 其作用是把反映物體真實情況的、占據不同區域的、具有不同特征的目標區分開 來,并形成數字特征。 圖像分割在整個圖像處理過程中占據著重要的位置。通過圖像分割,并完成 感興趣目標[41和背景的分離后,接下來的圖像識別和特征提取才有可能得到有效 的研究,從而使得更高層的圖像理解、圖像分析以及人工智能成為可能。 傳統的圖像分割方法是基于像素間的相似性或不連續性,這些方法中很多都 存在著問題,如分割結果不能貼近目標邊緣區域,準確性不高,還有魯棒性差等 問題。 differential equation,PDE)方法成為圖像處理領域中一個非常活躍的分支。尤其是總變分 (total variation,Tv)模型【5J在圖像恢復中的成功應用,直接推動了變分和偏微 分方程方法的快速發展。 setmethod,LSM) 以變分方法161、偏微分方程方法【71和水平集方法[81(1evel 為基礎的圖像分割的變分水平集方法(VariationalLSM,VLSM)191由于其方便 的多模型集成能力、2D/3D圖像分割表達的一致性、復雜拓撲結構的自適應表達 f10】、分割過程的自動化、數值計算方法的穩定性及泛函分析、偏微分方程等方面 青島大學碩士學位論文 的大量研究成果積累,已成為圖像分割的主流方法之一。 以變分水平集方法研究的分割模型按照劃分區域的多少可分為:兩相 現的“相”都是指同質性的目標區域。前期,兩相圖像分割的變分水平集模型及 算法的研究取得較大進展。但是,隨著圖像復雜度的增加,單純采用兩相分割模 型進行分割難以滿足實際的需求,因此需要采用多相分割模型來實現。 在此背景下,本論文主要探討基于變分和偏微分方程的圖像分割問題,本文 的工作重點是研究多相圖像分割的變分模型及其快速算法;通過變分模型的改進 提高分割結果的準確性;針對復雜的醫學圖像,通過設計快速算法來提高計算效 率,盡可能滿足臨床上的要求。由于多相圖像分割存在的問題同時也是三維重建、 圖像修復【111、圖像配準【12】、光流計算[1a,141等存在的共性問題,所以本論文的研究 成果對促進圖像處理領域其他問題的研究具有一定的理論參考價值。 1.2國內外研究現狀 目前,許多數學方法都已經被應用于數字圖像分割領域,許多研究領域也取 得了一定的研究成果。傳統的圖像分割算法有基于邊緣檢測的分割方法、基于像 素相似性準側的分割方法以及閾值分割的方法等。這些方法的實現方式各不相 同,然而大都基于圖像像素級的兩個性質:不連續性和相似性。屬于同一目標的 區域一般具有相似性,而不同的區域在邊緣處出現不連續性。 基于變分和偏微分方程的圖像分割方法是20世紀80年代產生并逐漸發展起 contour 來的一類非線性圖像分割方法,其典型代表是活動輪廓模型(active model,ACM)。可以根據演化曲線采取的表達方式不同,將活動輪廓模型分為

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