医学影像图像处理6.ppt

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医学影像图像处理6

医学图像特点:模糊、不均匀、个体差异、复杂多样 灰度不均匀: 不均匀的组织器官、磁场等 伪影和噪声: 成像设备局限性、组织的蠕动 边缘模糊 : 局部体效应 边缘不明确: 病变组织 医学图像分割方法的公共特点: 分割算法面向具体的分割任务,没有通用的方法 更加重视多种分割算法的有效结合 需要利用医学中的大量领域知识 交互式分割方法受到日益重视 基于区域的分割 区域增长(区域生长) 区域分裂-合并 区域增长 生长准则和过程 基于区域灰度差 区域生长方法将图像以象素为基本单位来进行操作 基于区域灰度差的方法主要有如下步骤: 实例 基于区域内灰度分布统计性质 以灰度分布相似性作为生长准则 把式 的均匀性准则用在将一个区域当作为非均匀区域方面可能会导致错误,如常常出现有大量的小区域似乎在图像中并没有任何真实的对应物 利用相似统计特性寻找具有均匀性的区域可以避免出现这种情况-这种方法是通过将一个区域上的统计特性与在该区域的各个部分上所计算出的统计特性进行比较来判断区域的均匀性,如果它们相互接近,那么这个区域可能是均匀的,这种方法对于纹理分割很有用 具体的计算步骤: 灰度相似性检测的方法: 基于区域形状 在决定对区域的合并时,也可以利用对目标形状的检测结果,常用的方法有两种: 分裂合并 基本方法 简单了解图像的金字塔或四叉树数据结构 利用图像四叉树表达方式的简单分裂合并算法 分裂合并算法步骤: 分裂合并法 算法实现: 1)对图像中灰度级不同的区域,均分为四个子区域; 2)如果相邻的子区域所有像素的灰度级相同,则将其合并; 3)反复进行上两步操作,直至不再有新的分裂与合并为止。 实际应用中还可作以下修改: P(Ri)的定义为:1)区域内多于80%的像素满足不等式|zj-mi|=2 Sn2 i,其中,zj是区域Ri中第j个点的灰度级,mi是该区域的平均灰度级,σi是区域的灰度级的标准方差。2)当P(Ri)=TRUE时,将区域内所有像素的灰度级置为mi。 基于阈值的分割 图像阈值分割是一种广泛应用的分割技术,利用图像中要提取的目标物与其背景在灰度特性上的差异,把图像视为具有不同灰度级的两类区域(目标和背景)的组合,选取一个合适的阈值,以确定图像中每个象素点应该属于目标还是背景区域,从而产生相应的二值图像 直方图阈值分割 简单直方图分割法 最佳阈值 简单直方图分割法 最佳阈值 所谓最佳阈值是指图像中目标物与背景的分割错误最小的阈值 类间方差阈值分割 这是由Ostu提出的最大类间方差法,又称为大津阈值分割法,是在判决分析最小二乘法原理的基础上推导得出的 一维最大熵阈值分割 熵是平均信息量的表征 原理 熵函数定义为: 模糊阈值分割 思路:先将一幅图像看作一个模糊阵列,然后通过计算图像的模糊概率或模糊熵来确定阈值 1.边缘的定义: 图像中像素灰度有阶跃变化或屋顶变化的那些像素的集合。 2.边缘的分类 阶跃状 屋顶状 1)梯度算子 函数f(x,y)在(x,y)处的梯度为一个向量:?f = [?f / ?x , ?f / ?y] 计算这个向量的大小为: G = [(?f / ?x)2 +(?f / ?y)2]1/2 近似为: G ? |?fx| + |?fy| 或 G ? max(|?fx|, |?fy|) 梯度的方向角为: φ(x,y) = tan-1(?fy / ?fx) 可用下图所示的模板表示: 实例 2)Roberts算子 公式: 模板: 特点:与梯度算子检测边缘的方法类似,对噪声敏感,但效果较梯度算子略好。 3)Prewitt算子 公式 模板: 特点:在检测边缘的同时,能抑止噪声的影响. 4)Sobel算子 公式 模板 特点:对4邻域采用带权方法计算差分;能进一步抑止噪声;但检测的边缘较宽。 7)拉普拉斯算子 定义: 二维函数f(x,y)的拉普拉斯是一个二阶的微分定义为: ?2f = [?2f / ?x2 , ?2f / ?y2] 离散形式: 模板:可以用多种方式被表示为数字形式。定义数字形式的拉普拉斯的基本要求是,作用于中心像素的系数是一个负数,而且其周围像素的系数为正数,系数之和必为0。对于一个3x3的区域,经验上被推荐最多的形式是: 拉普拉斯算子的分析: 优点: 各向同性、线性和位移不变的; 对细线和孤立点检测效果较好。 缺点: 对噪音的敏感,对噪声有双倍加强作用; 不能检测出边的方向; 常产生双像素的边缘。 基于一阶导数法的边缘检测 1.基本思想 检测图像一阶导数的峰值或者谷值确定边缘,可用一阶微分算子和图

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