半自动虚拟人切片图像分割方法研究

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1、半自动虚拟人切片图像分割方法研究声明本学位论文是我在导师的指导下取得的研究成果，尽我所知，在本学位论文中，除了加以标注和致谢的部分外，不包含其他人已经发表或公布过的研究成果，也不包含我为获得任何教育机构的学位或学历而使用过的材料。与我一同工作的同事对本学位论文做出的贡献均已在论文中作了明确的说明。研究生签名：幽．口-1年3月．29日学位论文使用授权声明南京理工大学有权保存本学位论文的电子和纸质文档，可以借阅或上网公布本学位论文的部分或全部内容，可以向有关部门或机构送交并授权其保存、借阅或上网公布本学位论文的部分或全部内

2、容。对于保密论文，按保密的有关规定和程序处理。研究生签名：2p．1年3月盏蛰氧7’‘-‘～上‘‘半自动的虚拟人切硕t论文Y1918825摘要本文研究了智能剪刀方法、边缘吸附方法、基于区域划分的彩色医学图像分割方法和基于样条回归模型的分割方法。智能剪刀是一种非常经典的半自动图像分割方法。它使用拉普拉斯过零特征函数、梯度大小和梯度方向给像素点赋予权值，使用动态规划求解最优路径的方法求解两点间的目标边缘。随着鼠标的移动，智能剪刀能非常准确、快速地提取目标的边缘。当鼠标移动到目标边缘附近时，智能剪刀能自动地吸附到目标边缘上，因

3、此智能剪刀也是一种live．研re的方法。边缘吸附的图像分割方法是一种基于边缘的图像分割方法。该方法需要用户在目标边缘上初始化一定数量的点来表示目标边缘的特征。这些点并不必须位于梯度最大或者边缘最明显的区域，但必须是具有边缘的特征。算法的核心思想是在一定的区域中找出与用户选择的点最相似的点，这些点构成目标区域的轮廓。比较简单的方法是将待计算的点同与它相邻的两个用户选择的点进行比较，计算得到具有最大相似性的点是目标的边缘点。基于区域划分的彩色医学图像分割方法是一种基于区域的半自动化彩色分割算法。算法的基本思想是使用vor

4、onoi图将一幅图像划分为若干个区域，对每个区域的图像信息进行统计，利用统计信息构建高斯混合模型并对区域进行分类目标、背景、临界区域。计算是循环进行的，每次计算执行完后，用户需要进行交互地操作屏蔽错误区域、加入新的临界区域、退出程序。基于样条回归模型的交互式分割方法是基于区域的图像分割方法，它在分割过程中对用户选择的目标与背景区域空间位置的选取具有较大局限性。本文提出一种改进的基于样条回归模型的交互式图像分割方法。在原有算法的基础上，对用户选择的目标区域进行了一次扩散，降低了用户选择目标和背景区域的局限性，达到了提高分

5、割精度的目的。算法首先对用户预选择的目标和背景区域进行K阶聚类得到特征点，再通过这些特征点构造样条回归曲线，最后对图像进行分割。与原算法的比较实验显示出改进算法的优越性及鲁棒性，同时改进算法具有更高的分割精度。关键字：图像分割，智能剪刀，边缘吸附，彩色医学图像分割，样条回归模型Abstract硕士论文Abstractsemi―alItomatedcolorThisarticlestudiesilltelligentscissors，bolllldarysn印pin舀tisslleandViaofanatc’micali

6、nteractiVesplinere擎ession．segmentationsegmentationisamethod．scissorsclassicw呵imageSegmentationL印lacianImelligentIlsedtoaIlddire“onaremagnitudeFadientgiVepixelsweight．T、ⅣoZer0一Crossing，黟adientbet、7lreenaStartnode觚dasetdimensionalisuSedtofmddynamicoptimalpa：tllpro

7、伊缀髓ingt11emoVementofscissorSc孤extracttheofnodes．Wimthetargetgoalmouse，intelligentashorttime．Andwhenthemousecomesininpositionproximit，t0edgeaccuratelygesturedofinterest．liVe-wirearoulld也e强objectedge，ab0吼dary“Snaps，’tO，锄dWapsobjectnlisneedsisamethodbasedonedge．111

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