基于小波变换的医学图像的分割研究

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1、（论文）数字图像的多分辨率分析处理方法研究—基于小波变换的医学图像分割的研究摘要图像分割是一种重要的图像分析技术。对图像分割的研究一直是图像技术研究中的热点和焦点。医学图像分割是图像分割的一个重要应用领域，也是一个经典难题，至今已有上千种分割方法，既有经典的方法也有结合新兴理论的方法。本论文首先介绍了双峰法以及最大类方差自动阈值法，然后重点介绍一种基于小波变换的图像分割方法,该方法先对图像的灰度直方图进行小波多尺度变换,然后从较大的尺度系数到较小的尺度系数逐步定位出灰度阈值。最后，对这几种算法的分割效果进

2、行了比较。实验结果表明,本设计能够实时稳定的对目标分割提取，分割效果良好。医学图像分割是医学图像处理中的一个经典难题。图像分割能够自动或半自动描绘出医学图像中的解剖结构和其它感兴趣的区域，26（论文）从而有助于医学诊断。关键词：小波变换；图像分割；阈值26（论文）AbstractTheimagesegmentationisanimportanttechnologyofimageprocessing.Itisstillahotpointandfocusofimageprocessing.Medicalima

3、gesegmentationisanimportantapplicationinthefieldofimagesegmentation,anditisalsoaclassicaldifficultproblemforresearchers.Thousandsofmethodshavebeenputforwardtomedicalimagesegmentation.Someuseclassicalmethodsandothersusenewmethods.Inthispaper,firstintroduce

4、dthepetronasmethodandmaximumbetweenclassvariance.Thenfocusintroducedamethodofimagesegmentationbasedonwavelettransformisdiscussed.Inthismethod,thewaveletmultiscaletransformofimagegrayhistogramisdonefirst.Moreover,thegraythresholdisgraduallyfoundoutfromlarg

5、escalecoefficientstosmallscalecoefficients.Finally,theeffectsofthemethodsinsegmentationarecompared.Theexperimentalresultsindicatethatthesystemcanobtainagoodperformanceofimagesegmentation.Medicalimagesegmentationisaclassicalpuzzleforresearchers.Imagesegmen

6、tationisthemethodtodelineateanatomicstructuresorotherinterestedregionsautomaticallyorsemi-automatically,whichishelpfultodiagnosisandplaysacrucialroleinmanymedicalimagingapplications.Keywords：WaveletTransform;ImageSegmentation；threshold26（论文）目录第一章绪论11.1图像分

7、割技术的现状和发展情况11.2图像分割主要研究方法11.2.1边缘检测法21.2.2区域提取法21.2.3阈值分割法31.2.4结合特定理论工具的分割法31.3论文的内容与结构安排...4第二章图像分割预处理52.1图像平滑52.1.1中值滤波原理52.1.2平滑效果分析62.2灰度调整72.2.1灰度调整原理72.2.2灰度调整效果分析72.3本章小结8第三章基于阈值的图像分割技术93.1阈值分割原理93.2图像分割方法103.2.1图像二值化103.2.2双峰法103.2.3最大方差自动取阈值法123

8、.3本章小结13第四章基于小波图像阈值分割技术144.1基于小波阈值分割技术简述144.2小波分析144.2.1小波变换144.2.2小波分割算法及步骤154.3阈值选取以及实验分析1626（论文）4.3.1直方图分辨率的小波表示164.3.2多分辨率阈值选取174.3.3实验分析184.4本章小结20第五章总结与展望215.1工作总结..............................................