图像研究蛇形技术毕业论文

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1、图像研究蛇形技术毕业论文目录引言2第一章概述31.1课题概述31.2软件工具应用坏境及实验平台31.3背景简介3第二章蛇形技术基本理论52.1蛇形技术简介52.2蛇形技术的发展62.3蛇形技术应用82.4图像研究领域中的“蛇形”技术8第三章传统主动边缘模型103.1传统的ACM数学模型103.2传统蛇形技术的算法流程113.3实验结果12笫四章基于梯度向量场的主动边缘模型154.1基于梯度向量场的ACM数学模型154.2GVF技术的算法流程184.3实验结果18第五章实验系统构建说明21致谢24参考文献25附录1：程式原码26附录2：翻译42在图像处理和计算机视觉中，对场景中物体的分

2、割是非常棘手的问题，往往不能用简单的几何形状描述真实图像中物体对象的轮廓，而是需要用复杂轮廓来表达。动态轮廓模型(ActiveContourModel),又称蛇形(Snake)技术是由Kass,Withkin和Terzopoulos提出的一种动态迭代技术，用于主动寻找场景屮的物体边缘轮廓。主动边缘检测技术是图像处理和分析领域中的一项新兴而重要的技术，解决了复杂场景中的物体分割和提取问题，克服了传统的边缘检测算子缺点，对噪声的干扰具有一定的鲁棒性，展现了轮廓边缘检测和物体图像表示的最新方法。此模型同经典方法有很大区别，通过调整相关参数，按动态轮廓局部能量最小的准则，方向性地移动选定的控

3、制点，使其逐步和物体的真实轮廓拟合，从而达到动态迭代的效杲，具冇相当强的可仲缩性和容错性。主动边缘检测模型可以结合图像分析和机器视觉的相关问题得到不同的解决方法，近些年来，它的理论模型发展很快，不断有新的模型被提出，包括点分布动态模型、梯度向量场动态模型、模糊蛇形技术、基于神经网络的动态轮廓模型及统计动态模型等，这些模型的提出拓宽了ACM的应用领域，弥补了传统ACM处理问题的不足，体现了ACM技术与其他理论良好的兼容性，丰富了图像处理和分析领域的算法研究，冇着非常深远的影响。本文就其产生、发展和其中几种模型加以概述，同吋采用梯度向量场动态模型的相关算法，在实验的基础上与传统的蛇形技术

4、加以比较，得到了它们的优缺点。口主动边缘的概念提出和模型建立以來，此项技术已经成功用于不同领域屮，有着非常大的应用前景。在图像分割和理解研究分析领域屮，用于动态图像数据或3D图像数据分析；医学图像分析也是一个非常热门的研究领域，因为组织和器官是自然不规则的，利用ACM对人体的头部的核磁共振图像和检测冠状动脉血管等等图像的边缘进行描述口J更清晰的发现病灶；利用ACM对红外遥感图像的分析，可用来进行地形勘测和天气预报。本文利用传统的ACM方法对头部的核磁共振图像进行了动态边缘提取的相关实验，并对其中存在的问题给以一定的讨论和解释。由于吋间和木人能力有限，不足之处，恳请各位老师指正。第一章

5、概述1.1课题概述木课题的任务是利用“动态轮廓模型”技术进行主动边缘提取，此模型能够在实时的图像处理和计算机视觉屮更加清晰检测到物体的边缘或轮廓，课题利用传统的Snake技术对核磁共振MRI图像进行了边缘提取，同时用梯度向量场方法与传统的Snake技术进行了两个人工形状图像的对比实验，显示出算法的优劣。1.2软件工具应用环境及实验平台一、软件开发工具由美国Mathworks公司开发的MATLAB语言是一种直译语言，较其他计算机语言可读性更强。其主要功能是做矩阵的数值运算，数值分析、模拟和运算功能也非常强大，而且MATLAB又有很强的平行移植性。它的用户界面也更强大，并冇鲜明的特点。现

6、在它广泛用于图像处理，自动控制，语音处理，生物医商工程，信号分析等各个领域。实验采用的平台是MATLAB6.5o二、操作系统微软视窗系统,如Windows98,Windows2000,WindowsXP等。1.3背景简介当今，计算机应用于各个领域，图像处理技术的发展，大大提高了计算机的“视觉”功能。在医学、航空等一些高尖端应用领域，需要对图像中大量难以用肉眼辨别的物体进行相关处理，让计算机真正“看”得到物体，怎样更加清晰的检测到物体的边缘，如何利用计算机区别齐种轮廓的物体，如何区别同一物体的不同状态，是其中一项非常重要的课题，也是图像处理与分析领域屮的疑难问题。因为轮廓边缘饱含了丰富

7、的内在信息，是图像处理和分析的重要特征从轮廓我们能看岀物体的形状，使观察者一目了然，同时还可以区分同一物体的不同状态，让我们辨别物体的真伪，从而可以去伪存真。因此，主动边缘检测技术的提出具有非常重要的学术价值和应用价值，例如，在医学图像处理分析中，ACM能很好的辨别器官是否发生病变。ACM技术从图像和更高层次的处理中提取特征，通过对稀少的数据进行插值，发现可以与原始数据匹配的物体图像轮廓表示，活动轮廓模型从更高层次知识的初始估计开始，使用最优化的方法改进初