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基于图割算法的心脏核磁共振图像宰割

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毕业论文范文题目：基于图割算法的心脏核磁共振图像宰割，论文范文关键词：基于图割算法的心脏核磁共振图像宰割
基于图割算法的心脏核磁共振图像宰割毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：核磁共振成像以其独有的上风成为心脏疾病临床诊断的重要帮助手段,而一次核磁共振检查将生成多少百幅图像,这样的海量数据使得以打算机为帮助工具实现心脏核磁共振图像宰割成为医学图像处理范畴的一个重要课题。然而,因为心脏核磁共振图像的复杂性,很难实现正确的主动宰割,因此目前大多数研究成（本文此处忽略..）果为用户参加把持、领导的交互式宰割方法,无需用户干涉的主动宰割方法仍然是当前的研究难点。本文针对基于图割算法的心脏核磁共振图像宰割这一课题,提出了改进算法,重要包含以下多少个方面:1)采取合适的预处理算法跟边沿检测算子得到特点图像。宰割算法代价函数部分重要考虑先验外形信息跟图像灰（略..）度信息,因此抉择合适的预处理算法,正确地得到图像边沿信息长短常有利的。本文采取各向异性非线性扩散滤波方法对图像进行预处理,再利用Canny边沿检测算子(为了与图像宰割算法相适应,对Canny算子做了一些修改)正确得到图像边沿信息,并将得到的边沿图称为特点图像。2)得到特点图像后,采取（略..）引入先验外形的最小比率环宰割算法对输入图像进行宰割,并对所用的环检测算法进行优化,以降落算法时光复杂度。3)提出一种基于最小比率环算法的多辨别率宰割方法,分辨采取高斯金字塔跟小波变换实现多辨别率分析,旨在减小图的范围,进步算法效力,并对两种多辨别率分析算法进行比较。与其余算法比拟（文章此处忽略..）,本文所提出的算法可能实现心脏核磁共振图像的主动宰割;该算法同样实用于外形匹配跟视频跟踪;通过图像输入的方法引入先验外形,无需繁琐的练习过程;先验外形信息的引入使得算法不受边沿断裂、丧失的影响;同时算法无需进行大量参数的调试。实验成果证明该方法的有效性。

以上为本篇毕业论文范文基于图割算法的心脏核磁共振图像宰割的介绍部分。

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