基于Mumford-Shah模型医学图像宰割算法的研究

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基于Mumford-Shah模型医学图像宰割算法的研究

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毕业论文范文题目：基于Mumford-Shah模型医学图像宰割算法的研究，论文范文关键词：基于Mumford-Shah模型医学图像宰割算法的研究
基于Mumford-Shah模型医学图像宰割算法的研究毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：图像宰割是指把图像划分成一系列彼此互不重叠的均质区域。医学图像宰割是图像宰割处理中的一个重要研究范畴,是用打算机对人体组织进行定性、定量分析以及可视化的一个必不可少的步骤。Mumford-Shah模型是由Mumford跟Shah于1989年在他们的论文中提出的一个能量泛函模型,因该模型可能同一的同时实现图像的平滑与宰割处理而受到人们广泛的关注。Chan跟Vese以Mumford-Shah模型为基本,引入程度集的方（略..）法,提出一种带图像全局信息的无边界曲线演变模型,简称C-V模型。C-V模型不依附于图像的部分梯度,而是利用了图像全局的信息,通过最小化Mumford-Shah能量泛函,实现全局最优的图像宰割成果。然而,当初始程度集曲线位于图像的平滑区域或对极度凹陷的区域进行宰割时,因为该模型不利用图像部分的梯度信息,导致程度集曲线的收敛速度迟缓,常常须要反复多次迭代打算,才干达到所冀望的图像边沿;并且在传统的程度集曲线演（本文此处忽略..）变模型跟C-V模型中,每次迭代都须要对曲线的符号间隔函数(Signeddistancefunction,SDF)从新进行初始化,这无疑带来了大量打算过程,相称耗时。针对上述曲线演变模型中存在的问题,本文提出了一种新的曲线演变混淆模型,其基本思维就是:将曲线演变所须要的图像部分梯度信息、图像的全局信息跟符号间隔函数的能量处罚项整合为一个在变分框架下的能量泛函模型,从而避免了曲线每次迭代的从新初始化,加快了曲线演（文章此处忽略..）变的速度。在Mumford-Shah模型中,两相(twophase)图像宰割方法是指采取一条程度集曲线将图像分为曲线内(目标图像)跟曲线外(背景图像)两部分,不实用于多目标医学图像的宰割。固然多目标图像宰割可能采取多相(multi-phase)曲线演变方法实现,然而多条曲线同时演变,收敛速度迟缓,非常耗时,并且轻易产生重叠区域,宰割精度不够高。因此,针对多相图像宰割问题,本文又介绍了一种基于改进Mumford-Shah混（略..）淆模型、耦合含混C均值聚类(FuzzyC-meansalgorithm,FCM)信息的医学图像宰割方法。本方法首先用FCM对医学图像进行预宰割,并根据感兴趣区域的FCM聚类信息去初始化程度集函数,实现初始零程度集曲线的疾速定位跟主动抉择,避免陷入部分极小解。同时在Mumford-Shah模型的保真项中耦合进FCM的区域信息,从而实现多个目标区域中感兴趣目标的正确、坚固的提取。

以上为本篇毕业论文范文基于Mumford-Shah模型医学图像宰割算法的研究的介绍部分。

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