基于数学形态学的边缘检测及其在医学图像处理中的应用.pdf

摘要关键词:边缘检测;数学形态学;全方位多尺度多结构元素医学图像边缘检测是虚拟手术系统中图像处理与分析的一个经典问题。它是整个虚拟手术中基础而又关键的环节,在医学图像分割、图像匹配、病灶确定等方面占有举足轻重的地位。本文比较详细地研究了传统的和新兴的边缘检测方法,客观地分析了它们的优缺点。在此基础上,对运用数学形态学的思想进行图像边缘检测进行了深入的研究,为本文核心工作打下坚实的理论基础。由于经典边缘检测方法存在计算量大,计算时间长,对噪声敏感等缺点,本文在研究数学形态学的基础上,构造了全方位多尺度多结构元素边缘检测方法。多结构元素可以提取不同形态的边缘,避免采用单一结构元素所造成的边缘信息图像整体边缘轮廓;全方位结构元素可以在不同方向上对图像边缘进行提取,从而有力地保证了图像信息的完整性。通过采用全方位多尺度多结构元素,并结合不同尺度下选取不同的权值,可以很好地提取含有噪声的图像,从而实现了提高精度与抗噪性能的协调统一。针对无噪声和有噪声的灰度图像进行实验,并和其它的边缘检测算法进行比较,该算法在实时性、检测精度和抗嗓性能上都有显著最后针对医学图像的特点,将上述改进的算法应用于医学图像中。实验表明,这些形态学边缘检测算法应用于图像边缘检测中提取出了良好的图像边缘,算法简单,同时较好地保持图像的边缘细节特征,具有良好的性能和适应能力。硕士研究生祭胜仓扑慊τ眉际潘振宽教授的丢失;。指导教师
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牡玺业论文作者签名:堡噬日期:钟码腿日期:硼年钾‘日日期:妒弹阳∥日学位论文独创性声明学位论文知识产权权属声明本人声明,所呈交的学位论文系本人在导师指导下独立完成的研究成果。文义上已属于他人的任何形式的研究成果,也不包含本人已用于其他学位申请的论本人在导师指导下所完成的学位论文及相关的职务作品,、复制、公开阅览、借阅以及申请专利等权利。本人离校后发表或使用学位论文或与该论文直接相关的学术论文或成果时,署名单位仍然为青岛大学。本学位论文属于;保密口,在年解密后适用于本声明。不保密圈。旧鞯陌嫒ü榍嗟捍笱校淳砜桑魏蔚ノ患叭魏胃鋈瞬坏蒙米允褂中依法引用他人的成果。均已做出明确标注或得到许可。,愿意承担由此引发的一切责任和后果。朐谝陨戏娇蚰诖颉啊獭论文作者签名:导师签名:青岛大学硕士学位论文,
第一章绪论形态学边缘检测技术概述医学图像边缘检测面临的主要困难医学图像边缘检测技术是医学图像处理的关键技术之一。它的主要任务是确定和提取图像的边缘信息,为图像分析、目标识别和图像编码做前期准备。它也在医学图像匹配、肿瘤病灶确定、造影血管检测、冠心病诊断、左心室边缘抽出等方面占有举足轻重的地位S捎谖⒎炙阕佣栽肷苊舾校訮首先提出了用曲面拟合法。醋霰咴导觳狻K栽纪枷衲夂系玫揭桓鲎罴涯夂锨妫再在最佳曲面上用简单的微分算子进行边缘检测。近年来,随着数学和人工智能的发展,出现了一些新的边缘检测方法,如数学形态法、小波变换法、神经网络法、模糊检测法等等。这些算法都在力图最大程度地抑制噪声和多尺度地探测特征边数学形态学建立在集合论的基础上,是一种应用于图像处理和模式识别领域的新方法,它的基本思想是用一定形态的结构元素去度量和提取图像中的对应形状以达到对图像分析和识别的目的。基于数学形态学的边缘信息提取处理优于基于微分运算的边缘提取算法,它不像微分算法那样对噪声敏感,同时,提取的边又能满足实时性要求,并且可以在边缘检测的基础上,通过改变形态尺度克服噪声影响。目前国内外许多有效的图像处理系统有的是基于数学形态学方法原理设计的,有的则把形态学算法纳入其基本软件,并以其运算速度作为系统性能的重要标志之一。数学形态学作为一种有效的图像处理的非线性方法和理论,己显示出极为广阔的应用前景。在医学图像处理中,很多场合需要对图像进行分割。比如,如何将心脏的瓣膜分割出来,供医生研究瓣膜的运动特性;如何将病灶部位与健康组织分离,以研究病灶的大小和位置等。这些图像分割的要求,对于借助成像设备进行无侵入病理检查和定量分析,显得尤为重要。这些图像分割的问题,都涉及到如何选用缘。缘也比较光滑,在边缘检测上既能够体现图像集合特征,很好地检测图像边缘,·
国内外研究动态医学图像边缘检测与其它领域的边缘检测算法一样,也在检测结果的精度、算法的鲁棒性、运算速度与人为参与程度等性能指标上予以关注。同时,医学图无法要求一个检测算法对所有类型的医学图像都奏效。与其它图像边缘检测不同的是医学图像边缘检测所处理的对象,即人体的组织结构图像有其自身的特点:煌虿枷竦耐嘶窒蟆H缭肷扇牛