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文檔簡(jiǎn)介
1、醫(yī)學(xué)圖像分割是實(shí)現(xiàn)醫(yī)學(xué)圖像處理與分析的關(guān)鍵步驟，對(duì)輔助醫(yī)生診斷和治療患者病情有著重要的意義。由于醫(yī)學(xué)圖像的特殊性和復(fù)雜性，醫(yī)學(xué)圖像分割技術(shù)一直是醫(yī)學(xué)圖像處理中的難題。本文對(duì)基于Snake模型的圖像分割算法進(jìn)行了系統(tǒng)的研究，針對(duì)具有深度凹陷邊界的醫(yī)學(xué)圖像提出了自適應(yīng)優(yōu)化的改進(jìn)方法。
本研究主要內(nèi)容包括：⑴對(duì)以往出現(xiàn)的圖像分割方法的基本原理和發(fā)展過(guò)程進(jìn)行綜述，并重點(diǎn)介紹基于能量泛函的分割方法的數(shù)學(xué)原理和實(shí)現(xiàn)方法。⑵基于GVF-Sn
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