基于变分偏微分方程的医学影像分割方法

发布时间：2022-07-27 21:38

　　图像分割是计算机视觉以及图像处理领域十分重要的问题,它是将人们感兴趣的目标区域从图像中分割出来,从而实现对这些感兴趣目标的识别、分析以及进一步处理。目前,在工业、航空航天、遥感测绘以及医学等领域,图像分割技术有着广泛的应用且起着关键的作用。本文主要研究基于变分偏微分方程的图像分割方法。主要研究内容及创新点概括如下:（1）根据Retinex理论,充分考虑反射部分分片常数的特性,提出基于全变差Retinex的图像分割模型,对自然图像进行分割和偏移场矫正。进一步,结合交替极小化方法设计该模型的快速数值求解算法。数值实验结果表明,该模型对简单的二值图像,有准确的分割结果和很好的图像矫正效果。（2）由于核磁共振成像机理,医学核磁共振图像（MRI）图像中不可避免地出现灰度不均匀。结合变分Retinex理论,提出基于全变差Retinex的医学图像分割算法。数值实验结果表明,该算法能较好地分割出MRI脑图像中的不同组织（如:灰质、白质等）,其分割结果优于现有的模型。（3）医学图像中的伪影严重影响医学图像分割的结果。结合变分Retinex理论,引入二值伪影检测函数,提出基于全变差Retinex的医学图像... 

【文章页数】：58 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
abstract
专用术语注释表
第一章 绪论
    1.1 图像分割的研究背景
    1.2 图像分割的方法
    1.3 本文研究内容概述
    1.4 本文章节安排
第二章 相关背景知识介绍
    2.1 有界变差函数
        2.1.1 有界变差函数的数学定义
        2.1.2 有界变差函数的基本性质
    2.2 曲线演化和水平集方法
    2.3 Retinex理论
    2.4 本章小结
第三章 全变差图像分割模型及快速算法
    3.1 基于边缘的分割模型
        3.1.1 Snake模型
        3.1.2 GAC模型
    3.2 基于区域的分割模型
        3.2.1 M-S模型
        3.2.2 CV模型
        3.2.3 RSF模型
    3.3 经典活动轮廓模型快速求解算法
        3.3.1 基于L1正则化的快速求解方法
        3.3.2 Ginzburg-Landau逼近法
    3.4 本章小结
第四章 基于Retinex理论的全变差图像分割模型研究
    4.1 基于Retinex理论的模型介绍
    4.2 基于Retinex理论的全变差图像分割模型
        4.2.1 模型的提出
        4.2.2 理论分析
        4.2.3 模型的快速求解算法
    4.3 实验结果与分析
    4.4 本章小结
第五章 基于医学影像的Retinex全变差分割方法研究
    5.1 医学影像分割模型介绍
    5.2 基于医学影像的Retinex全变差分割方法设计
        5.2.1 基于全变差Retinex的医学图像分割算法
        5.2.2 基于全变差Retinex的医学图像分割和伪影检测模型
    5.3 实验结果与分析
    5.4 本章小结
第六章 总结与展望
    6.1 总结
    6.2 展望
参考文献
附录1 程序清单
附录2 攻读硕士学位期间撰写的论文
附录3 攻读硕士学位期间参加的科研项目
致谢



本文编号：3666222