基于小波變換的醫(yī)學(xué)圖像分割的研究

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1、（論文）數(shù)字圖像的多分辨率分析處理方法研究—基于小波變換的醫(yī)學(xué)圖像分割的研究電信學(xué)院電子信息工程專業(yè)26（論文）摘要圖像分割是一種重要的圖像分析技術(shù)。對圖像分割的研究一直是圖像技術(shù)研究中的熱點(diǎn)和焦點(diǎn)。醫(yī)學(xué)圖像分割是圖像分割的一個重要應(yīng)用領(lǐng)域，也是一個經(jīng)典難題，至今已有上千種分割方法，既有經(jīng)典的方法也有結(jié)合新興理論的方法。本論文首先介紹了雙峰法以及最大類方差自動閾值法，然后重點(diǎn)介紹一種基于小波變換的圖像分割方法,該方法先對圖像的灰度直方圖進(jìn)行小波多尺度變換,然后從較大的尺度系數(shù)到較小的尺度系數(shù)逐步定位出灰度閾值。最后，對這幾種算法的分割效果進(jìn)行了比較。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本設(shè)計(jì)能夠?qū)崟r穩(wěn)定的

2、對目標(biāo)分割提取，分割效果良好。醫(yī)學(xué)圖像分割是醫(yī)學(xué)圖像處理中的一個經(jīng)典難題。圖像分割能夠自動或半自動描繪出醫(yī)學(xué)圖像中的解剖結(jié)構(gòu)和其它感興趣的區(qū)域，從而有助于醫(yī)學(xué)診斷。關(guān)鍵詞：小波變換；圖像分割；閾值26（論文）AbstractTheimagesegmentationisanimportanttechnologyofimageprocessing.Itisstillahotpointandfocusofimageprocessing.Medicalimagesegmentationisanimportantapplicationinthefieldofimagesegmentation,

3、anditisalsoaclassicaldifficultproblemforresearchers.Thousandsofmethodshavebeenputforwardtomedicalimagesegmentation.Someuseclassicalmethodsandothersusenewmethods.Inthispaper,firstintroducedthepetronasmethodandmaximumbetweenclassvariance.Thenfocusintroducedamethodofimagesegmentationbasedonwavelet

4、transformisdiscussed.Inthismethod,thewaveletmultiscaletransformofimagegrayhistogramisdonefirst.Moreover,thegraythresholdisgraduallyfoundoutfromlargescalecoefficientstosmallscalecoefficients.Finally,theeffectsofthemethodsinsegmentationarecompared.Theexperimentalresultsindicatethatthesystemcanobt

5、ainagoodperformanceofimagesegmentation.Medicalimagesegmentationisaclassicalpuzzleforresearchers.Imagesegmentationisthemethodtodelineateanatomicstructuresorotherinterestedregionsautomaticallyorsemi-automatically,whichishelpfultodiagnosisandplaysacrucialroleinmanymedicalimagingapplications.Keywor

6、ds：WaveletTransform;ImageSegmentation；threshold26（論文）目錄第一章緒論11.1圖像分割技術(shù)的現(xiàn)狀和發(fā)展情況11.2圖像分割主要研究方法11.2.1邊緣檢測法21.2.2區(qū)域提取法21.2.3閾值分割法31.2.4結(jié)合特定理論工具的分割法31.3論文的內(nèi)容與結(jié)構(gòu)安排...4第二章圖像分割預(yù)處理52.1圖像平滑52.1.1中值濾波原理52.1.2平滑效果分析62.2灰度調(diào)整72.2.1灰度調(diào)整原理72.2.2灰度調(diào)整效果分析72.3本章小結(jié)8第三章基于閾值的圖像分割技術(shù)93.1閾值分割原理93.2圖像分割方法103.2.1圖像二值化103

7、.2.2雙峰法103.2.3最大方差自動取閾值法123.3本章小結(jié)13第四章基于小波圖像閾值分割技術(shù)144.1基于小波閾值分割技術(shù)簡述144.2小波分析144.2.1小波變換144.2.2小波分割算法及步驟154.3閾值選取以及實(shí)驗(yàn)分析1626（論文）4.3.1直方圖分辨率的小波表示164.3.2多分辨率閾值選取174.3.3實(shí)驗(yàn)分析184.4本章小結(jié)20第五章總結(jié)與展望215.1工作總結(jié)..................................