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基于混合空间滤波和区间迭代的医学图像多阈值分割算法

基于混合空间滤波和区间迭代的医学图像多阈值分割算法

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作者：刘云飞长春工业大学

学位级别：硕士

图像处理技术广泛应用于生活的各个领域,图像分割是图像处理的一个基本任务。在医学图像处理领域,图像分割技术为图像配准、图像融合等后续任务提供必要基础,影响后续治疗。医学图像分割技术发展至今,提出了众多方法,但仍没有一种通用... 详细信息

图像处理技术广泛应用于生活的各个领域,图像分割是图像处理的一个基本任务。在医学图像处理领域,图像分割技术为图像配准、图像融合等后续任务提供必要基础,影响后续治疗。医学图像分割技术发展至今,提出了众多方法,但仍没有一种通用的分割技术。阈值分割方法以其模型简单、分割效果理想的特点,广泛应用于医学图像分割领域。医学图像中包含许多感兴趣的区域,单阈值分割方法已经不能满足实际需要,需要扩展为多阈值分割算法。传统的阈值分割算法随着阈值个数的增多,计算时间复杂度呈指数增加,无法满足临床的实时性需要。现阶段多阈值分割算法的改进大多是针对降低时间复杂度,往往忽略了分割精度的重要性。医学图像在采集过程中由于成像机制与设备的局限性,容易受到噪声污染,如何合理的利用图像中的空间信息降低噪声的干扰,得到更好的分割结果也是研究的重点。为了解决上述问题进一步提高医学图像分割算法的效率与精度,本文做出了以下两部分研究:(1)本文提出了一种基于区域生长与区间迭代的多阈值分割算法。区域生长法将图像的所有灰度级视为一个小区域,参考最大类间方差思想进行主区域的选择与区域合并,在迭代中减少阈值与区域的个数,直至满足预设条件,输出初始分割阈值。根据初始分割阈值划分图像中的迭代区间,在迭代区间中应用区间迭代策略,应用单阈值Otsu分割算法,细化小目标的分类,输出最终分割阈值。实验结果表明,该算法可以以极小的时间代价取得令人满意的分割结果,且时间消耗随着阈值个数的增加而降低,能够稳定在0.28S左右,完全满足临床中实时性的要求。(2)为了克服噪声对于分割结果的影响,本文提出了一种基于混合空间滤波器与加权策略的多阈值分割框架。混合空间滤波器由高斯、中值、均值、均中值四种滤波器混合而成,对原图像采用混合空间滤波器处理,获得原图像的混合层。对原图像与混合层图像采用多阈值分割算法,获得两组分割阈值,采用加权策略来均衡两组阈值,获得更加准确的分割阈值。实验结果表明,混合空间滤波器能够在平滑噪声的同时保留医学图像中的细节信息,对于分割算法的准确性与稳定性的提升明显,时间代价增加不多,仍能满足实时性需要。

关键词：医学图像多阈值分割区域生长区间迭代混合空间滤波

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