基于程度集区域宰割的医学图像融合算法研究

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基于程度集区域宰割的医学图像融合算法研究

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毕业论文范文题目：基于程度集区域宰割的医学图像融合算法研究，论文范文关键词：基于程度集区域宰割的医学图像融合算法研究
基于程度集区域宰割的医学图像融合算法研究毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：医学图像融合技巧是当今国内外研究的一个热点,医学图像融合可能综合利用医学图像中的互补信息,得到包含信息更全面、显示后果更好的图像,为临床诊断跟医治提供更正确的数据。如何有效利用各类图像提供的信息获取最佳的融合图像存在重要的实际研究价值跟事实意思。针对传统的医学图像融合算法不充分考虑图像目标特点的问题,提出基于程度集区域宰割（文章此处忽略..）的医学图像融合方法,并根据其特点在多辨别率分析、区域宰割及分析方法、基于区域的融合策略等方面进行了深刻研究跟大量实验,重点对基于程度集活动轮廓模型宰割方法跟基于区域的医学图像规矩方面进行研究跟改进。本文重要以CT与MRI图像作为研究对象,论文研究内容如下:1.基于边界的程度集模型对噪声比较敏感,往往存在无奈处理不均匀区域及对（此处忽略..）初始轮廓敏感的问题,因此,提出一种基于改进活动轮廓模型跟视觉特点的医学图像宰割方法,通过引入标记矩阵实现单程度集多相宰割,并采取基于明显图的初始轮廓提取方法对初始轮廓的地位进行优化,明显进步了图像宰割的精度跟速度。2.基于区域的程度集模型不易宰割复杂多相图像,在宰割过程中往往存在边沿定位不正确或适度宰割的问题,并且收敛速度慢（此处忽略..）、对初始轮廓的地位比较敏感,针对这些问题,提出一种融合改进多相Chan-Vese程度集模型跟感兴趣区域的宰割方法,该模型将梯度信息、边沿检测算子以及处罚项引入到能量函数中,通过FCM得到初始轮廓,实验成果表明,提出的方法可能有效地处理带有病变组织的医学图像。3.传统的像素级图像融合方法在融合过程中不充分考虑图像中的目标特点,（本文此处忽略..）个别的基于区域宰割的融合算法在区域划分方面缺乏针对性,基于此,提出了一种基于NSCT跟程度集区域宰割的图像融合算法,并采取基于视觉特点的区域分析方法将宰割成果划分为感兴趣区域跟背景区域,将系数根据区域划分情况进行区域融合。实验成果表明,该方法融合成果很好的持续了源图像的目标信息,融合成果显示清楚,后果较好。

以上为本篇毕业论文范文基于程度集区域宰割的医学图像融合算法研究的介绍部分。

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