基于区域生长法的医学图像分割研究-new

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1、第;_卷第‘期重庆邮电学院学报abc3;_db3‘‘66e年e月fbghijcbklmbinopinqiprshtpuvbkwbtutjixyscs{b

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3、gip{jupbit}~h3‘66ezzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzz文章编号!"##$%&’($)*##$+#*%##$(%#,基于区域生长法的医学图像分割研究-刘喜英.吴淑泉.徐向民)广东工业大学信息工程学院.广东广州&"#’$,+摘要!医学

4、图像存在感兴趣区和背景区.感兴趣区是分割的重点/针对基于区域的分水岭分割算法中通常存在的严重过分割现象.而采用*点措施来改进!一是以梯度图像的浮点活动图像取代梯度图像进行分水岭变换.使边缘定位更准确0其二是以基于面积和对比度控制的合并小区域准则.有效抑制过分割现象.同时满足感兴趣区的分割要求/实验表明该算法简单有效.能够得到符合人类视觉系统特性的分割结果.边缘定位精确度较高/关键词!分水岭算法0过分割现象0形态梯度图像0浮点活动图像0合并小区域中图分类号!12(""34,文献标识码!5像的浮点活动

5、图像8,9进行分水岭变换.使过分割现6引言象减轻.而且边缘定位更精确0其二.以基于面积和图像分割是图像处理中的主要问题.而医学领对比度控制的合并小区域准则.进一步抑制过分割域是图像分割的一个最重要的应用领域/在医学领现象.同时保留了感兴趣区.满足医学图像的分割要域中.图像分割是病变区域提取7特定组织测量以及求/此方法首先以重建滤波器对图像进行简化.然后实现三维重建的基础.由于人体解剖结构的复杂性7求形态梯度图像的浮点活动图像.并进行分水岭变组织器官形状的不规则性及不同个体间的差异性.换.最后进行小

6、区域合并处理.抑制过分割现象.其一般的图像分割方法对医学图像分割效果并不理流程图见图"/想/医学图像分割除了一般的分割技巧外.还须结合图像求形态求浮点分水岭合并简化梯度图像活动图像变换小区域医学领域中的知识.才能做出合理的分割/医学图像图"基于分水岭变换的医学图像分割流程图通常由感兴趣区和背景区构成.感兴趣区包含重要<=>3"ILI>KIFDF=@MNDLIJ@M的诊断信息.尽管在整幅图像中所占的面积也许不ADFIELCIJFEDMLG@EK大.但其错误

7、描述的代价非常高.背景区域的信息较;3;浮点活动图像为次要.所以感兴趣区是医学图像分割的重点/文献浮点活动图像是由形态梯度图像得到的.形态8"9分别用阈值分割7区域生长和基于动态规划的交梯度图像的定义见式)"+.即为图像的膨胀变换和腐互式分割方法对:1图像进行了分割研究.发现不蚀变换之差!同方法对同类医学图像的分割效果具有较大差异/O)P.Q+RST)U+)P.Q+VWT)U+)P.Q+)"+针对医学:1图像的特点.选择基于区域的分水岭式)"+中.U代表原始图像0S代表膨胀变T)U+)P.Q+分割

8、方法.并通过*点措施来抑制严重过分割现象/换结果0W代表腐蚀变换结果/梯度图像反T)U+)P.Q+映了图中灰度变化情况.在灰度值变化较大的边缘;医学图像分割流程处具有较大的梯度值.而在灰度值均匀的区域内部近年来基于分水岭算法的形态学分割方法因其具有较小的梯度值/浮点活动图像由式)*+得到.所计算速度快.且能精确定位图像的边缘而受到极大谓X浮点Y是指图像的数据类型是浮点型.它由形态关注.但它存在严重的过分割现象8*9梯度的平方积除以参数Z得到/其中.Z为变化常.如何克服过分割一直是研究的热点/针对医

9、学:1图像的特点.通数.可以取值#3#[*&&3#.实验中一般取值为$[过*点措施来抑制过分割现象!其一.经典的分水岭,#/算法是作用于形态梯度图像.而本文以形态梯度图=K>)U+RO)P.Q+]O)P.Q+^Z)*+-收稿日期!*##*"#**修订日期!*##,#&*’作者简介!刘喜英)"(44%+.女.湖南人.研究方向为电子设计自动化和专用集成电路设计/[(H[重庆邮电学院学报自然科学版]!HH’年第!期^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^

10、^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^图!为盆腔骨"#原图$在其两个半环的中央像的分割目标%偏下部位$存在亮度很高的小区域$而其周围背景的亮度却很低$这里很可能含病变信息$被作为医学图像的感兴趣小区域$是我们的分割重点%比较图&和图’可知$浮点活动图像在物体边界点附近具有较高的亮度值$而在物体内部具有较低且均匀的亮度值$相对于形态梯度图像$浮点活动图像本身更逼近于物体的轮廓%比较图(和图)可知$相对于形态梯图)浮点活动图像分水岭变换结果图O合并小区域后的结果度图像的分水岭