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文档简介

●●。●●●●●●●●0●●医学图像分割方法综述●●。●●●●●●背景●●0●●●图像分割是什么?用以区分物体和背景的图像处理工具对输入图像进行计算将图像划分到一个统一的区域中为什么要进行图像分割?获得对图像进一步处理的数据用分割图像进行建模在医学图像中获得感兴趣的区域实质3-D重建预处理和后处理●指导图像内部处理●●。●●●●●●阈值法●●0●●原理:。阈值分割方法基于对灰度图像的一种假设:目标或背景内的相邻像素间的灰度值是相似的,但不同目标或背景的像素在灰度上有差异,反映在图像直方图上,不同目标和背景则对应不同的峰。选取的阈值应位于两个峰之间的谷,从而将各个峰分开。单阈值,多阈值优点:实现简单,对不同类灰度值或其他特征相差很大时,能有效分割。常做医学图像的预处理。缺点:不适应多通道和特征值相差不大的图像;对噪声和灰度不均匀很敏感;阈值选取困难●●。●●●●●●●●0基于阈值的图像分割●●阈值:选择灰度值作为阈值g和g,遍历整幅图像检测像素是否在此区域内n(1ifgminS(x)≤g0otherwise●●。●●基于阈值的图像分割●●●●●●0●●●阈值的选择个的的中渐在?衡值个值代表一个物体缺点●对于每幅图像都要人为选择阈值●●。●●●●●●●●0example●●●●。●●●●●●区域生长和分裂合并●●0●●原理:区域生长的基本思想是将相似性质的像素集合起来构成区域;首先选择一个种子点,然后依次将种子像素周围的相似像素合并到种子像素所在的区域中。研究重点一是特征度量和区域增长规则的设计,二是算法的高效性和准确性缺点:需要人工交互以获得种子点;对噪声敏感,导致抽取出的区域有空洞原理:分裂合并的思想将图像先看成一个区域,然后区域不断被分裂为四个矩形区域,直到

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