复杂背景下的中心线提取算法

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1、学校代码：10255学号：2121495复杂背景下的中心线提取算法CenterlineExtractionMethodsunderComplexBackground学科专业：计算机应用技术作者：卢琪指导教师：黄永锋答辩日期：2015年01月东华大学计算机科学与技术学院SchoolofComputerScienceandTechnologyDonghuaUniversity东华大学学位论文原创性声明本人郑重声明：我恪守学术道德，崇尚严谨学风。所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已明确注明和引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体

2、已经发表或撰写过的作品及成果的内容。论文为本人亲自撰写，我对所写的内容负责，并完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名：日期：年月日东华大学学位论文版权使用授权书学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅或借阅。本人授权东华大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。保密□，在年解密后适用本版权书。本学位论文属于不保密□。学位论文作者签名：指导教师签名：日期：年月日日期：年月日复杂背景下的中心线提取算

3、法复杂背景下的中心线提取算法摘要血管中心线提取，对于血管拓扑结构表达和血管定量分析都具有重要意义。准确、快速的中心线提取算法，一直受到医学图像领域研究者的广泛关注。血管中心线的准确提取存在诸多难点，主要表现在：（1）图像获取方式多样，二维、三维的血管中心线提取算法需要区分讨论；（2）血管图像通常包含复杂的背景，存在图像噪声、周围其他的组织和器官的干扰；（3）血管自身形态多变、拓扑复杂，且血管存在直径、曲率、分支的改变等。因此，中心线提取问题相当复杂。为此，本文以包含复杂背景的医学血管图像为研究对象，对血管中心线提取方法进行了研究和探索。论文的主要工作包括：（一）对血管图

4、像中的复杂背景进行分析。通过研究图像预处理方法，达到减少图像噪声和图像背景干扰、增强血管结构的效果，从而为中心线的准确提取奠定了基础。（二）本文在广泛研究中心线提取算法的基础之上，对特定的图像应用领域，提出了有针对性算法改进，从而获得了更完整、准确的血管中心线。其中，在第三章，本文提出结合血管跟踪与细化的血管中心线提取算法。实验结果表明，该方法能检测到灰度对比度较低的血管分支结构，与仅基于细化和仅基于跟踪的中心线提取方法对比，对于全局中心线拓扑提取的准确性更高。I复杂背景下的中心线提取算法在第四章，本文改进了最小路径中心线提取算法中、针对于血管图像的算法速度函数，使得快

5、速行进算法求解能更快地收敛于选定两点后的血管区域内，且不会出现严重偏移真实中心线的情况。在第五章，针对于CT体数据的胆囊动脉血管分割的实际应用，本文提出了基于中心线胆囊动脉分割方法。其中中心线的提取过程，结合了血管的管状特性和GVF特性筛选。实验结果表明，基于中心线的方法对于胆囊动脉血管分割的应用具有优良的性能，尤其是对于血管末梢的细小分支结构检测的敏感度良好，从而引导精确的血管分割步骤。关键词：预处理；血管增强；管状特性滤波器；中心线提取；血管分割II复杂背景下的中心线提取算法CENTERLINEEXTRACTIONMETHODSUNDERCOMPLEXBACKGRO

6、UNDABSTRACTCenterlineextractionisanimportantstepforbothdepictingvasculartopologicalstructureandquantifyingvascularstructuresinanalyticalapproaches.Expertshaveputlotsofeffortforfindingoutfastandaccuratecenterlineextractionmethodsofvascularstructuresinmedicalimages.However,therearestillman

7、yobstaclesinfindingoutonepropercenterlineextractionmethodforallpurposes.Thebackgroundofthevascularstructuresarequitecomplexduetoimagenoisesandlowerintensitycontrast.Andalsothevascularstructuresthemselveshavevariationsinradius,curvatureandbifurcations,whichmakecenterlineex