基于各向異性擴散的醫(yī)學(xué)圖像分割技術(shù)研究.pdf

1、圖像分割是醫(yī)學(xué)圖像處理中的關(guān)鍵技術(shù)之一，也是三維重建、定量分析等后續(xù)操作的基礎(chǔ)，分割的效果直接影響到三維重建的速度和重建后模型的視覺效果。然而，由于醫(yī)學(xué)圖像本身的模糊性和復(fù)雜性，以及醫(yī)學(xué)影像設(shè)備（如CT、MRI等）成像技術(shù)上的特點，使得醫(yī)學(xué)圖像存在一定的噪聲，圖像中目標(biāo)物體部分邊緣也有可能局部不清晰，這導(dǎo)致醫(yī)學(xué)圖像分割成為一個經(jīng)典的難題。 本文從圖像濾波的角度入手，結(jié)合醫(yī)學(xué)圖像分割方法，設(shè)計出了相應(yīng)的改進算法。首先，由于各向異性

2、擴散算法是一種選擇性的非線性濾波算法，根據(jù)圖像內(nèi)容的不同而采取不同的平滑方式，但是它對醫(yī)學(xué)圖像的細節(jié)邊緣特征保持效果不太理想。針對這一問題，本文提出一種基于形態(tài)學(xué)的各向異性擴散濾波算法。設(shè)計了一種自適應(yīng)加權(quán)的多尺度形態(tài)濾波來改進擴散系數(shù)，并引入K值估計法，從而達到去除噪聲和增強邊緣的雙重效果；同時采用一個簡單實用的迭代終止準(zhǔn)則，避免了迭代次數(shù)的設(shè)定。 其次，分水嶺算法是一種應(yīng)用廣泛的圖像分割算法，它可以快速、準(zhǔn)確地獲取圖像的邊緣

3、，但易受噪聲和量化誤差的影響，導(dǎo)致過分割現(xiàn)象。本文采用上述改進后的各向異性擴散算法對原始圖像進行預(yù)處理，并引入多尺度的形態(tài)梯度圖像作為分水嶺變換的參考圖像，來突出圖像中物體的邊界輪廓，平滑具有均勻亮度的區(qū)域，同時定義一個基于邊界平均灰度和面積的區(qū)域合并準(zhǔn)則，對分割后的區(qū)域進一步合并。 最后，通過實驗對上述算法進行了驗證，并與已有算法進行對比分析。實驗結(jié)果表明：改進后的各向異性擴散濾波算法，在提高信噪比的同時又可保留重要的微細結(jié)構(gòu)