基于優(yōu)化分水嶺的醫(yī)學(xué)圖像分割及三維重建.pdf

1、三維重建技術(shù)可以將醫(yī)學(xué)影像的三維圖形數(shù)據(jù)展示給診斷人員，以便于對病人的數(shù)據(jù)進(jìn)行多方位和多層次的觀察，輔助醫(yī)生對病變組織進(jìn)行定性、定量分析。醫(yī)學(xué)圖像三維重建的研究內(nèi)容主要包括圖像的預(yù)處理，組織或器官的分割與提取、重建算法的研究等。其中圖像分割是非常重要的—步，分割結(jié)果的效果對后續(xù)處理的效率和質(zhì)量有著直接影響。圖像分割算法的種類很多，其中分水嶺算法的計(jì)算速度快、定位準(zhǔn)確且其輪廓線是封閉的，因此得到了廣泛的應(yīng)用。但是分水嶺算法也存在一個嚴(yán)重的

2、問題，即極易產(chǎn)生過分割。
　　 由于分水嶺分割算法極易出現(xiàn)過分割現(xiàn)象，所以對傳統(tǒng)分水嶺算法進(jìn)行了改進(jìn)。本文提出了—種新的基于閾值標(biāo)記法的分水嶺醫(yī)學(xué)圖像分割方法。首先對原圖像進(jìn)行聚類處理，采用最大熵閾值法來提取圖像內(nèi)部標(biāo)記，對內(nèi)部標(biāo)記進(jìn)行分水嶺變換得外部標(biāo)記。用內(nèi)、外標(biāo)記修正原始梯度圖并作分水嶺變換。實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，該方法不僅克服了人為提取標(biāo)記的困難還有效地解決了分水嶺算法的過分割問題。最后，對分割結(jié)果做了后續(xù)處理，使用MC算法實(shí)現(xiàn)了處