水平集医学图像分割算法的自适应机制研究

发布时间：2020-04-07 16:51

【摘要】：受医学成像技术的约束和人体器官结构复杂性的影响,医学图像具有复杂的多样性和差异性,分割难度较大。变分水平集方法以其灵活的拓扑结构适应能力、便利的曲线演化能量配置方案、简洁有效的数值求解方法而广泛应用于图像分割领域。但是,在应用变分水平集方法进行医学图像分割时,还有两点不足:一是对初始轮廓和演化控制参数的敏感性,目前仍存在泛化能力不足的缺点;二是水平集曲线演化驱动力的优化问题。尽管目前已经开发出许多基于边界信息、区域信息或综合边界和区域信息的变分水平集模型,但是如何优化水平集曲线演化的驱动能量,使其快速有效的收敛,仍是一个需要探索的问题。本文以两种经典的变分水平集算法(MS-RSF水平集算法和局部高斯分布拟合算法)为基础,对以上两个问题进行了研究。具体工作如下:(1)针对MS-RSF模型中水平集曲线演化的驱动力的问题,提出在模型的能量方程中加入自适应权系数函数,使其能够自适应地控制曲线演化方向。同时,设置自适应相关函数,自适应控制曲线演化迭代停止。实验结果表明,自适应MS-RSF模型对于含噪声、非均质以及弱边界医学图像分割速度快、精度高。(2)针对局部高斯分布拟合(LGDF)算法对初始轮廓的敏感性以及能量方程演化过程中参数的泛化问题提出了改进:提出利用Mean Shift聚类结果对LGDF算法的初始轮廓设置进行引导,使其比手动设置的初始轮廓更接近目标轮廓;LGDF算法基于图像的局部均值和方差信息建立能量函数,演化控制参数改为与聚类数目相关的函数,利用此初始轮廓进行水平集演化,演化过程中无需人为设置,自动化程度提高,算法的鲁棒性增强。
【图文】：

图１．３多阈值分割逡逑Ｆｉｇ．邋１．３邋Ｍｕｌｔｉ－ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ邋ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ逡逑如图１．３所示为多阈值分割方法，此时需要选择三个阈值来划分图像为四个逡逑区域，这就是多阈值分割。阈值分割对于不同类型的图像灰度值或者图像其他逡逑特征值差别较大时，可以实现精确的分割结果［１４］。阈值分割法常常作为预处理，逡逑为医学图像分割的后续其他算法做好前期准备，便于得到理想的分割结果。逡逑（１）０ＴＳＵ阈值法－－类间方差阈值法，基本原理就是类间方差理论，是一种自逡逑动确定阈值的方法。ＯＴＳＵ阈值算法是一种全局最优阈值算法，当前景区域和背逡逑景区域的灰度范围只占灰度直方图中的一小部分时，整体灰度平均会将大量灰逡逑度分布为零的像素纳入计算范围，从而影响二值化计算的效率。另外，，当背景逡逑区域与前景区域的灰度值在灰度分布直方图中存在重合情况时

魏逡逑Ｔ１邋Ｔ２邋Ｔ３邋Ｘ邋轴逡逑图１．３多阈值分割逡逑Ｆｉｇ．邋１．３邋Ｍｕｌｔｉ－ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ邋ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ逡逑如图１．３所示为多阈值分割方法，此时需要选择三个阈值来划分图像为四个逡逑区域，这就是多阈值分割。阈值分割对于不同类型的图像灰度值或者图像其他逡逑特征值差别较大时，可以实现精确的分割结果［１４］。阈值分割法常常作为预处理，逡逑为医学图像分割的后续其他算法做好前期准备，便于得到理想的分割结果。逡逑（１）０ＴＳＵ阈值法－－类间方差阈值法，基本原理就是类间方差理论，是一种自逡逑动确定阈值的方法。ＯＴＳＵ阈值算法是一种全局最优阈值算法，当前景区域和背逡逑景区域的灰度范围只占灰度直方图中的一小部分时，整体灰度平均会将大量灰逡逑度分布为零的像素纳入计算范围
【学位授予单位】：山东科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：R445;TP391.41

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本文编号：2618150