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硕士学位论文--基于形变模型的肺部病灶区域分割与检测方法研究

硕士学位论文--基于形变模型的肺部病灶区域分割与检测方法研究
硕士学位论文--基于形变模型的肺部病灶区域分割与检测方法研究

分类号密 级

U D C

学位论文

基于形变模型的肺部病灶区域分割与检测方法研究

作者姓名:李军

指导教师:魏颖副教授

东北大学信息科学与工程学院

申请学位级别:硕士学科类别:工科

学科专业名称:信号与信息处理

论文提交日期: 2007年2月14日论文答辩日期:2007年3月1日学位授予日期:答辩委员会主席:

评阅人:

东北大学

2007 年3 月

A Thesis for the Degree of Master in Signal and Information Processing

Research of Segmentation and Detection Methods of Pulmonary Nodules Based On Deformable Models

by Li Jun

Supervisor : Associate Professor Wei Ying

Northeastern University

March 2007

独创性声明

本人声明所呈交的学位论文是在导师的指导下完成的。论文中取得的研究成果除加以标注和致谢的地方外,不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包括本人为获得其他学位而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示诚挚的谢意。

学位论文作者签名:

签字日期:

学位论文版权使用授权书

本学位论文作者和指导教师完全了解东北大学有关保留、使用学位论文的规定:即学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘,允许论文被查阅和借阅。本人同意东北大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索、交流。

(如作者和导师同意网上交流,请在下方签名:否则视为不同意)学位论文作者签名:导师签名:

签字日期:签字日期:

东北大学硕士学位论文摘要基于形变模型的肺部病灶区域分割与检测方法研究

摘要

肺癌是当今对人类健康威胁最大的恶性肿瘤之一,对肺部CT图像的分析研究对肺癌的早期发现和早期治疗具有重要意义。目前,对肺部病灶区域的检测主要集中在对肺部结节的检测上,因此,准确地分割检测出肺部结节是进行分析研究的首要任务。

本文首先综述了医学图像分割的特点和国内外研究现状,讨论了医学图像分割存在的问题和困难,进而总结了当前存在的主要的医学图像分割算法,分析了它们的优缺点和应用范围,并指出了形变模型分割技术在医学图像分割,特别是低信噪比低对比度图像研究中的重要地位。

形变模型可以分为参数变形模型和几何变形模型。本文首先研究了基于参数变形模型(snake)的孤立肺结节分割与检测方法。参数活动轮廓模型虽然在医学图像处理上得到了成功应用,但同时具有很多缺点,主要表现为抗噪性差和不能收敛到凹形区域,针对这些缺点,一些学者对参数活动轮廓模型做出了一定的改进,比较成功的有基于梯度矢量场模型(GVF Snake)方法。本文研究了基于GVF Snake的孤立肺结节检测算法,并与基于Snake的检测方法进行了对比,实验结果表明,该算法可以较精确地提取出孤立性结节病灶区域的轮廓。

基于曲线演化理论和水平集方法的几何变形模型,能自然地处理拓扑结构的变化,避免了演化曲线的参数化过程,适合应用于较为复杂的医学图像分割。本文研究了基于Mumford-Shah模型的C-V方法,在对整个肺部图像的病灶区域分割检测过程中,根据肺部结节的病例特征,引入了圆形约束项,进一步排除了非病灶区其它组织的干扰,进而提出了基于形状约束的改进C-V方法的肺部病灶区域分割算法。实验结果表明,该算法可以较好地分割出肺部病灶区域。

关键词:形变模型;参数形变模型;几何形变模型;Mumford-Shah模型;C-V方法;圆形约束项

东北大学硕士学位论文 Abstract

Research of Segmentation and Detection Methods of Pulmonary

Nodules Based On Deformable Models

Abstract

The lung cancer is becoming the biggest threaten to the health of the mankind, the

research of the lung CT images has important signification to the earlier diagnoses and curer.

Currently, the detection of the lung nodules is mainly concentrated at the detection of the lung

nodules, therefore the accurate detection of the lung nodules become the foundation task that

carries on an analytical research.

After the summarization of the characters of medical image segmentation and the

progress of medical image segmentation research, we discuss the problems and difficulties in

this field. Then the thesis analyzes the existing image segmentation techniques synthetically

and list advantages and shortage of these techniques by comparing. Deformable models have

many advantages over other classical segmentation algorithm. It has been applied to medical

image segmentation.

There are basically two types of deformable models: parametric deformable model and

geometric deformable model. First, the segmentation and detection of the isolated lung

nodules are researched based on the parametric deformable model. Parametric model has

successfully applied in medical image segmentation, but it has also same defaults, such as

easy to fall into local minima, can not deal with topological changes and weak to the noise.

Many people tried to improve parametric model. This paper introduced some typical work

about it. Gradient Vector Flow model (GVF Snake) is a successful one. In this thesis, this

method was adapted to detect the isolated lung nodules, comparing to the method based on

the Snake, through comparison, the GVF Snake method can accurately pick-up the contour of

the lung nodules than the method based on the Snake.

The geometric deformable model, which is based on curve evolution theory and level set,

can treat with the change of topology naturally. It is fit for the complicated medical image

segmentation. In this thesis, Mumford-Shah model that according to the C-V method has been

researched, because of the characteristic of the lung nodules, we add circular restriction item,

remove the interference of other non-nodule area, thus, the new segmentation and detection

were proposed, which based on the improved C-V method and added circular restriction item.

The experimentation shows that it is a useful method to segment the lung nodules.

Keywords:deformable model; parametric deformable model; geometric deformable model;

Mumford-Shah model; C-V method; circular restriction

目录

独创性声明.................................................................................................................................I 摘要.......................................................................................................................................II ABSTRACT.............................................................................................................................III 第一章绪论. (1)

1.1 引言 (1)

1.2 医学图像分割简介 (1)

1.3 基于形变模型的图像分割研究现状 (2)

1.4 课题的背景及意义 (3)

1.5 本文的内容及结构 (4)

第二章肺部病灶区的分割检测 (7)

2.1 肺部病灶区分割概述 (7)

2.2 肺部病灶区CT影像特点 (7)

2.3 肺部CT结节形态特征 (8)

2.4 常用的图像分割检测方法 (9)

2.4.1 基于区域的图像分割 (10)

2.4.2 基于边缘的图像分割 (12)

2.4.3 基于形变模型方法 (13)

2.4.4 其他图像分割方法 (13)

2.5 本章小结 (15)

第三章基于参数形变模型的孤立性肺结节分割与检测方法 (17)

3.1 传统Snake的数学模型 (17)

3.1.1 原理说明 (17)

3.1.2 传统Snake模型数值解法实现 (19)

3.1.3 传统Snake模型的评析及改进 (20)

3.2 GVF模型 (21)

3.2.1 GVF模型原理 (21)

3.2.2 数值解法实现 (23)

3.2.3 GVF与传统Snake模型的比较 (25)

3.3 基于GVF Snake的孤立肺结节分割与检测算法 (26)

3.4 实验结果分析 (26)

3.5 本章小结 (30)

第四章几何形变模型的理论与数值解 (31)

4.1 曲线演化理论与图像分割 (31)

4.1.1 曲线演化理论 (31)

4.1.2 曲线形变和图像分割 (33)

4.2 水平集方法概述 (35)

4.2.1 水平集方法的主要思想 (36)

4.2.2 水平集方法优点及实现要点 (38)

4.3 水平集方法数值实现 (39)

4.3.1 数值方法实现 (39)

4.3.2 数值计算中问题的讨论 (40)

4.4 水平集求解快速算法 (44)

4.4.1 窄带法(Narrow Band) (44)

4.4.2 快速行进法(Fast Marching) (46)

4.5 本章小结 (47)

第五章基于圆形约束水平集方法的肺部病灶区域分割算法 (49)

5.1 引言 (49)

5.2 Mumford-Shah模型 (49)

5.2.1 Mumford-Shah模型理论 (49)

5.2.2 Mumford-Shah模型在图像分割中的应用 (50)

5.2.3 C-V方法及其改进 (50)

5.3 加入圆形约束项的水平集方法 (54)

5.3.1 加入形状约束项的图像分割模型 (54)

5.3.2 加入圆形约束项的图像分割模型及其求解 (55)

5.4 基于圆形约束水平集方法的病灶区域分割算法实现流程 (57)

5.5 实验结果分析 (58)

5.6 本章小结 (61)

第六章总结与展望 (63)

6.1 总结 (63)

6.2 今后的研究方向 (63)

参考文献 (65)

攻读硕士学位期间参加的科研项目、发表的论文 (69)

致谢 (71)

第一章绪论

1.1引言

据世界卫生组织(WHO)报道,肺癌的死亡率远远高于世界上其他癌症,已跃居世界癌症死亡率的首位,而且近些年来甚至还呈逐年增加的趋势。影像学检查是癌症的诊断检测和防治方面的重要技术之一。通常意义上的胸部影像学的主要研究对象就是肺部癌症,它一般通过建立肺窗来观察相应肺部影像,而计算机断层图像(CT)则是胸部影像学中最常用的图像,已经被广泛用于肺部肿瘤的检测中。通过对 CT 影像的观察和分析,可以有效地帮助医生对实际病症情况做出准确判断。然而,医生分析肺部 CT 的过程是个枯燥而且繁琐的工作,需要每天面对大量的数据信息,而且,在这种大阅读量的情况下,分析错误也就很难避免。而计算机辅助检测和诊断就是针对这种情况而提出来的,它通过对大量数据做分析得到处理结果,用来帮助医生更加安全有效地分析数据。在计算机辅助系统中,主要的技术在于如何能够更加精确地得到初始候选数据,以及如何更精确地对于候选数据做出正确的分类。CT图像肺部计算机辅助诊断(CAD)中的核心问题之一是肺结节的检测。由于肺结节具有形态各异、分布位置不定、易与其它组织粘连等特点,在CT图像上特征不明显,有时即使是好的医生也难以做出判断。因此,对肺部病灶区域的分割与检测方法成为肺部CAD系统中的关键和难点。

本论文的研究工作属国家自然科学基金资助项目“肺癌计算机辅助诊断关键算法研究”和东北大学二期“985”工程项目“肺部CT影像ROI提取与肺结节检测算法研发”的关键技术研究。

1.2医学图像分割简介

在对图像的研究和应用中,人们往往对图像中某些部分感兴趣,我们称之为目标或前景(相应的非目标区称为背景)。目标通常对应于图像中特定的并且具有独特性质的区域。对于医学图像而言,医生一般只对某个器官或组织病变区域感兴趣,而对其它部分关注相对较少。为了识别和分析图像中的目标,需要将它们从原图中分离出来,在此基础上才能对目标做进一步的研究和利用。所谓图像分割(image segmentation)就是把图像分成各具特性的区域并提取出感兴趣的目标区域的过程和技术。

近二十年来,医学影像己成为现代医学诊断不可缺少的技术手段,而且是发展最快的领域之一。医学影像技术的飞速发展和推广是革命性的,它使医生对人体解剖结构及功能的认识更加完善。医学图像分割的目的是对原始的医学图像进行某种运算,把感兴趣的对象提取并显示出来。图像分割是正常组织和病变组织的三维重构以及手术模拟的

一系列后续操作的基础,分割的准确性是医生判断疾病的真实情况并做出相应的诊断计划的前提与关键,在整个虚拟手术系统中有至关重要的地位。目前,在实际医学图像处理与分析中,对目标和病灶的识别、定位及定量分析还主要依赖人工操作。但是随着医学图像的种类和数量不断增多,这种仅凭人工的方法是行不通的,不可避免地需要借助功能强大的计算机,尤其是利用各种算法对解剖结构或其它感兴趣的区域进行自动描述。因此,在医学图像处理领域,研制自动或半自动的分割方法是非常重要的。同时,在医学图像处理领域,尤其是在CT等影像中存在一类具有树状结构的目标。这类目标的形状非常不规则,包含大量的分支和突出,比如血管、气管等,人体骨骼也可以看作是这类目标。这类目标最主要的特征是空间拓扑结构发生改变,现有的图像分割算法很难处理这类拓扑结构发生改变的目标。如今在医学临床和手术治疗过程中,均需要得到这类解剖结构或病理组织的精确三维模型。所以,研究这类图像分割技术具有非常重要的实用价值和理论意义。

1.3基于形变模型的图像分割研究现状

形变模型(deformable model)源于上个世纪80年代后期Kass及其合作伙伴发表的文章,但通过调整模板形状来提取目标特征数据的思想于70年代初期就有所体现。可形变模型得到大家的认同和研究要归功于Kass的文章Snakes: Active contour models[1]。从此,形变模型得到了广泛而深入的研究与应用。

作为一种基于模型的方法,形变模型为图像分析提供了一种独特而有力的途径,其独特性在于,它通过综合利用从图像数据中得到的限制(自底向上)和各种先验知识(自上而下),可以把几何、物理和估计理论联系起来。该模型的提出给传统的计算机视觉理论及其应用研究带来了新的观点和思维模式。在最近的十多年中,它已经被越来越多地研究者成功地应用于计算机视觉的许多方面,如图像分割、运动跟踪、二维重建、立体视觉匹配等,并已发展成为计算机视觉与模式识别中最为活跃和成功的研究领域之一。虽然形变模型最初是用于解决计算机视觉中的问题,但它在医学图像分析中的优势很快地显示出来。该模型已被应用于CT图像、核磁共振(MRI)图像以及超声图像,用来分割、追踪、可视化一系列的解剖结构,包括大脑、心脏、肺部等。

形变模型的边缘检测思想是全局性的:认为边缘的存在不仅依赖于特定点的梯度,还依赖于其空间分布,因而在边缘检测中应将模型的连续性、曲率与局部边缘强度结合在一起,将图像数据、初始估计、目标轮廓特征与基于先验知识的约束等集成于一个特征提取过程中。形变模型以其活动轮廓线的表达方式可分为两种:参数形变模型和几何形变模型。

(1)参数形变模型。参数形变模型在形变过程中以显式参数形式表达曲线或曲面。

该表达形式允许与模型直接交互,并且模型的表达紧凑,实施快捷。传统的参数变形模型存在以下难题。第一,初始模型必须靠近目标边界,否则可能收敛成错误结果。现已提出的多尺度法、压力法、距离势能法等正是用来解决此问题的。第二,形变模型难以收敛进边界深凹口处。解决该问题的方法是1999年提出的梯度矢量流(GVF)。该方法应用适量扩散方程扩散与边界间区域的边缘映射的梯度,产生称为梯度矢量流的不同力场(GVF),能够成功地使模型收敛进边界凹口。第三,初始模型的形状、大小、位置及各项参数通常采用根据实际情况进行手工设置,很大程度地依靠操作者自身的经验,操作麻烦,设置不当则会影响分割结果。此外,该方法难于处理在变形过程中发生拓扑结构的分裂或融合等问题。

(2)几何形变模型。随着水平集方法(Level Set Method)的出现,极大地推动了非参数化的几何活动轮廓线模型(Geometric Active Contour Method),又称曲线演化模型(Curve Evolution)的研究。几何活动轮廓线的一大特点就是拓扑结构的变化处理非常自然,而水平集方法则以一种紧凑的方式表达了几何活动轮廓线演化,并且提供了稳定的数值算法。该方法基于曲线演化理论和水平集方法,隐式地将曲线或曲面表达为高维标量函数的水平集。由于该方法仅在完全变形后进行重新参数化工作,因此易于适应拓扑结构的变化。如此,几何形变曲线表达形式和变形过程标准化,从而使得对几何形变模型的研究主要集中在分割模型的建立,即根据要解决的实际问题,构造演化速度。

1.4课题的背景及意义

在过去的十多年中,图像处理和计算机视觉己经变得非常重要。图像处理和计算机视觉的目的是增强图像表示的信息以利于人类的理解,并且处理机器观念的图像数据。图像分割是图像处理、图像分析和计算机视觉等领域最重要的研究课题。在对图像的研究和应用中,人们往往仅对图像中的某些部分感兴趣,它们一般对应于图像中具有独特性质的区域。为了辨识和分析目标,需要将它们分离提取出来,在此基础上才有可能对目标进行更深层次的处理。图像分割就是指把图像分成各具特征的区域并提取出感兴趣目标的技术和过程。一方面它是目标表达的基础,对特征的测量有重要影响;另一方面,图像分割及其基于分割的目标表达、特征提取和参数测量可以将原始图像信息转化为更抽象更紧凑的形式,使得更高层次的图像分析和理解成为可能。

医学图像分割作为图像处理技术的一个重要的应用领域,其目的就是对原始的医学图像进行某种运算,把感兴趣的对象提取并显示出来。图像分割是正常组织和病变组织的三维重构以及手术模拟的系列后续操作的基础,分割的准确性是医生判断疾病的真实

情况并做出相应的诊断计划的前提与关键,在整个虚拟手术系统中有至关重要的作用。目前,在实际医学图像处理与分析中,对目标和病灶的识别、定位及定量分析还主要依赖人工操作。但是随着医学图像的种类和数量不断增多,这种仅凭人工的方法肯定是行不通的,不可避免地需要借助功能强大的计算机,尤其是利用各种算法对解剖结构或其它感兴趣的区域进行自动描述。因此,在医学图像处理领域,研制自动或半自动的分割方法是非常重要的。

图像分割技术已经被广泛地应用于从CT, MRI, PET及B超等各种图像中提取有用的信息。如图像中冠状动脉边缘的检测、乳腺片中微钙化点的检测、放化治疗、神经外科手术的计划与图像引导的手术等都要求对组织成分的位置和大小精确定位和计算。图像边界清晰与否在医学上十分重要。对人体各种组织的正确分割不仅可以为临床组织病变提供计算机辅助诊断依据,而且也是图像三维重建和医学图像可视化的基础。

同时,在医学图像处理领域,尤其是在CT, MRI等影像中存在一类具有树状结构的目标。这类目标的形状非常不规则,包含大量的分支和突出,比如血管、气管等,人体骨骼也可以看作是这类目标。这类目标最主要的特征是空间拓扑结构发生改变,现有的图像分割算法很难处理这类拓扑结构发生改变的目标。如今在医学临床和手术治疗过程中,均需要得到这类解剖结构或病理组织的精确三维模型。所以,研究这类图像分割技术具有非常重要的实用价值和理论意义。

1.5本文的内容及结构

本课题是针对人体肺部CT图像进行分割,分析讨论了参数形变模型、几何形变模型以及基于C-V方法的Mumford-Shah模型,对几种模型分别进行了较为深刻的研究,主要的研究结果如下:

(1)运用经典Snake方法和GVF方法对疑似的孤立结节进行分割,取得了较为满意的效果。

(2)在基于C-V方法的改进Mumford-Shah模型基础上,引入形状约束项的概念,并成功的加入了圆形约束项,排除了非病灶区域的非圆形结节的干扰。

本文的主要内容安排如下:

第一章:分析了本课题的背景意义,以及医学图像分割及其研究现状,并介绍了本文的组织结构。

第二章:分析研究了肺部病灶区域分割的特点及性质,并对肺部病灶区分割方法进行了总结。

第三章: 详细介绍了Kass提出的经典Snake模型以及GVF(梯度向量流)方法,分析研究了基于GVF Snake的孤立肺结节检测算法,并与基于Snake的检测方法进行了对比,实验结果表明,该算法可以较精确地提取出孤立性结节病灶区域的轮廓。

第四章: 分析了曲线演化理论和水平集方法,详细介绍了水平集模型的提出,数学定义以及数值求解方法,并分析了应用该方法进行肺部图像分析的优点。

第五章: 简要介绍了Mumford-Shah泛函模型及其C-V方法,提出了基于圆形约束的水平集方法的肺部病灶区域分割算法。对肺部CT图像进行了分割实验,并对实验结果进行了分析。

第六章: 对研究工作进行了总结,并对未来该领域的发展方向进行了讨论研究。

东北大学硕士学位论文第一章绪论

第二章肺部病灶区的分割检测

2.1肺部病灶区分割概述

肺部病灶的病理特征主要以肺部结节为主要病理特征,因此,对肺部病灶区的分割也主要集中在对肺部结节的分割上。CT已成为肺部疾病诊断及鉴别诊断的主要方法,因此CT是肺内结节肿块鉴别诊断的最佳方法。肺部结节的分割一直是医学图像处理方面的难题,这是由于:

(1)由于肺部各组织的CT影像灰度值分布较广,且部分重叠,某些组织,如软组织、血管等又与结节影像的灰度值相似,因此仅考虑灰度信息将无法准确分割。

(2)由于肺部结节本身形状、大小各异,生长环境复杂,无具体规则可言,且结节影像本身虽灰度相对较高,但其边缘处往往较为模糊,因此难以准确分割。

国外相关学者在这方面做了较广泛的研究,已提出一些分割方法,如基于梯度算子和形状算子的最优阈值的分割方法[2],该方法虽能较好地将与肿块相连的血管等组织分离出来,但由于其仅依据获取的最优阈值来对图像进行分割,因而对边界模糊的肿块分割效果不佳;又如基于弹性模型的分割方法[2][3],该方法虽能够保证得到封闭的轮廓,并且对图像噪声和对比度不敏感,且计算量小,但其对初始轮廓敏感,并可能陷人局部最小而需较多的人工干预;而且以上方法均将每幅断层图像看作是孤立的图像进行处理,并没有利用断层图像序列之间的相似信息。形变模型方法很好解决了以上问题,它对于结构组织复杂,边界比较模糊以及对对比度不是很高的CT图像有着很好的分割效果。

2.2肺部病灶区CT影像特点

目前,CT已成为肺部疾病诊断及鉴别诊断的主要方法。CT是肺内结节肿块鉴别诊断的最佳方法。肺部病灶主要为肿块和结节,而肺癌的病理特征与它们的特征基本相似。中央型肺肿块的CT主要观察主支气管和叶支气管及相应气管壁的情况,其肿块一般长在气管壁上或者气管内,通过CT的剖面图可以观察到气管壁和气管壁内的情况,气管壁增厚是观察点之一;另外周围的淋巴对于诊断也很有帮助。周围型肺癌变的肿块边缘一般能比较清楚地观察到,一般呈波浪型。

早期肿瘤呈小结节影,CT发现较常规平片敏感,但定性有困难。结节有无钙化及密度测量有一定参考价值;肿瘤较大,常呈分叶状肿块,分叶的深浅程度对鉴别良、恶性有一定帮助。良性结节的特征为CT值高或有钙化,边缘清楚,病变内有脂肪密度。根据CT特征,早期肺癌的诊断正确率可达86%以上。但是由于肺癌的一些征象在良性病灶

也可出现,而肺癌也可有钙化及边缘光滑清楚,肺癌钙化发生率约为10%左右,所以在鉴别诊断时应综合分析多种征象。肺癌分期方面,CT 诊断纵膈淋巴结转移的正确率一般为60-80%。血管受侵犯时管腔变形,狭窄,诊断准确率达60-90%。动态增强CT 扫描时肺结节的CT 值比平扫增加20Hu 以上,并呈均匀强化。不强化或轻度强化为良性病变的特点。螺旋CT 可进行肺内结节、气管支气管和血管的三维重建。结节病灶三维重建有助于观察病变形态和与周围结构的关系。气管支气管三维重建称为仿真支气管内窥镜,可观察腔内外病变形态。三维CT 血管重建又称为CTA,可显示肿瘤对心脏大血管的侵犯。这个也是可能寻求解决问题的方案。只是那样就会把问题扩展到很难很宽广的地方去了。另外,借助于仿真支气管内窥镜,对于支气管粘膜病变的显示,小到如纤维支气管镜般准确,但也能够确定支气管内较大肿块,狭窄及狭窄远端的情况。

对肺癌的筛查,从胸部透视发展到CT,通过胸部影像方法的对比研究发现,CT 是目前肺结节最好的检查工具,尤其是螺旋技术的应用,因其连续性容积扫描,已是大大提高了肺结节的检出。目前 CT 已成为肺部疾病诊断及鉴别诊断的主要方法,能提供肺结节精确的位置,可靠地显示肺结节特征,对小结节有可靠的敏感性,最大可能地提高CT 检查肺结节的敏感性和特异性是很重要的,因为结节极有可能发展成为以后的肺癌组织。

2.3 肺部CT 结节形态特征

结节周围一般都有大量的干扰物,环绕或者和其他软组织相接触,主要有血管和胸膜。这给结节的分割以及相关的分析工作都增加了难处。根据结节的位置和周围组织的关系,根据结节自身在肺内的位置和它周围干扰物的情况,具体分为三类[4]:

(1)孤立型:这类主要分布在肺的中间区域,周围没有任何组织和它相连;由于没有干扰,如图2.1所示,这类识别起来也最容易,因为目标N 在背景中能和周围物质区分开,只要得到初始位置,就可以通过区域生长得到整个结节和肿块的区域。模型如下:

})),,((|()),((|),({c N n y x v adj n I T y x v y x V N ∈∈?∈= (2.1)

除了考虑新的判断点是否符合标准T 之外,这里还加入了象素之间的关联关系,即象素集合内的任何一个点,至少要有一个相邻点在也在象素集合内。而这样可以避免孤立点的加入。

(2)血管干扰型:这类主要是血管从某个角度穿过或者相邻于结节和肿块,如图2.2。血管干扰型实际上并不难从背景中分割出来,但是由于ROI 和其他软组织相连,在计算相关特征如大小形状等的时候,计算错误将导致最后分类判断错误。通过在区域生长过程中的形状特征来控制区生过程中点的归属,能精确的控制区生的区域,可能会出现区域整体向血管方向偏移而将血管的部分区域包括进去。这里建立模型如图2.4。然后定

义一个直径为μ的圆,定义λ为和结节相连的最大可能宽度,取μ大于λ,就可以保证圆在N 的边缘旋转都发生在N 内部,图2.5,当μ旋转过程中碰到了两个相切点时,认为是到了结节和血管相接触的地方,判断方向后直接取这个时候的μ的靠近血管的边界为结节边界的一段:继续旋转,求得所有μ的集合,构成的边界集合起来所包含的区域就是最后的N :

μ==s d y x Ys N |),( (2.2)

(3)边界干扰型:这类主要是结节肿块和肺的边界相连,在识别肺边界后可以归并为第二类中。图2.3就是一个边界干扰型示例。

图2. 1孤立型结节 图 2.2 血管干扰型结节 图 2.3 边界干扰型结节

Fig .2.1 Isolated nodules Fig .2.2 Vein interfere nodules Fig .2.3 Boundary interfere nodules

图 2.4 模型1 图 2.5 模型 2

Fig .2.4 model one Fig .2.5 model two 2.4 常用的图像分割检测方法

医学图像分割方法的选择,在很大程度上依赖于特定的图像、成像方式以及其它因素。比如:对脑组织分割的要求就不同于对肝脏的要求,CT 图像有异于超声图像。更进一步的情况,成像中的人为和不可抗拒的天然因素(例如噪声和物体的运动等)也会在很大程度上影响后继的分割。所以,至今没有一种适用于任何医学图像的通用的分割技术。大多数分割法主要可分为基于区域的分割方法和基于边界的分割方法[5]。基于区域

的方法利用区域内特征的相似性,将图像划分为若干不重叠的区域,这时所得到的边界自然是一些闭合的曲线。基于边缘的方法是寻求图像特征(如灰度、纹理等)变化比较剧烈的位置,一般基于图像的梯度信息来确定边界。下面我们分别对以上两种方法加以介绍。

2.4.1 基于区域的图像分割

基于区域的图像分割技术以区域为处理对象,依照共同的图像属性划分图像区域。这样的图像属性包括:

(1)原始图像的强度值,或基于图像算子的强度计算值;

(2)每类图像区域的独特的纹理或模式;

(3)提供多维图像数据的谱参数。

常用的基于区域的图像分割方法有门限处理、区域生长和聚类分割。

(1)门限处理

由于图像门限处理的直观性和易于实现的性质,使它在图像分割应用中处在中心地位。

假设一幅图像f(x,y)。这幅图像由亮的对象和深的背景组成。从背景中提取对象的一种显然的方法是选择一个门限值T ,将这些模式分离开。然后,所有T y x f >),(的点(x, y)称为对象点;否则,就称为背景点。这种方法还有更一般化的情况。比如,3个主模式描绘了图像的直方图特性(例如,在暗色背景上的两类亮色对象)。这里,多门限处理把一个点分类,如21),(T y x f T ≤<时将点分为某一对象,而如果2),(T y x f >时则归为另一个对象,如果1),(T y x f ≤时归为背景。总的来说,需要多个门限的分割问题用区域生长方法能得到最好的解决。

基于前面的论述,门限处理也许被看作一种涉及测试下列形式函数T 的一种操作:

)],(),,(,,[y x f y x p y x T T = (2.3)

这里,f (x,y)是点(x, y)的灰度级,p(x,y)表示这个点的局部性质,例如,以(x, y)为中心的邻域的平均灰度级。经门限处理后的图像g(x,y)定义为:

???≤>=T

y x f T y x f y x g ),(,0),(,1),( (2.4) 因此,标记为1(或其它任何合适的灰度级)的像素对应于对象,而标记为0(或任何其它没有被标记为对象的灰度)的对象对应于背景。

当T 仅取决于f (x,y)(即,仅取决于灰度级值)时,门限就称为全局的。如果T 取决

于f (x,y )和p(x,y),门限就是局部的。另外,如果T 取决于空间坐标x 和y ,门限就是动态的或自适应的。

门限处理虽然直观,但是对于很多图像却不易实现(例如,对于边缘模糊的图像,T 值的选取就会使算法变得困难;还有门限处理对噪声等都很敏感)。另外,人们在门限处理T 值的自动选择方面做出了很多的努力。

(2)区域生长

区域生长是将相似性质的像素集合起来构成区域[6]。

在图像中找出一系列种子点,把其邻近像素(或子区域)归并,将这些新像素作为新的种子像素继续归并,使区域逐渐生长扩大。因为只有与初始种子点有r-连接的像素才被分类,避免了不是对象部分的孤立像素点被分进对象范围,所以这种算法可以减少“误分”的像素数目。区域生长法存在的不足之处是:(a)如何定义区域一致性准则;(b)其分割结果和种子点的选择有很大关系;(c)此法对噪声也很敏感,可能形成孔状甚至是根本不连续的区域。

(3)聚类分割

多数情况下,仅依据对象的灰度差别进行图像分割是不够的,它们的差别还可表现在图像的灰度派生的其它统计参数中。因此,可在由图像中的灰度、纹理及其它参数组成的多维特征空间中进行聚类分析。聚类法是当像素灰度映射到根据某种规则分成的几个区域特征空间后,若像素灰度属于某类的区域,则具备该灰度的图像像素就属于该类。 特征聚类技术对多参数图像数据可以较好地进行分割,因为不同物质的某一种物理属性可能非常相近,但它们不可能在每种属性上都相近。骨骼、肌肉、体液、血管组织、在一种图像中难以用灰度值将它们完全区别开,可以根据另两种图像中的灰度值将它们区分开。

聚类方法中常用的是模糊C-均值算法(FCM) [7] 。FCM 算法是基于目标函数的非线

性迭代最优化方法,所用目标函数是以图像中各像素与每个聚类中心(c 个)之间的加权相似度测度为基础构成,形式如下:

∑∑===n k c

i ik m ik m d V U J 112)()(),(μ (2.5)

式中:ik μ为第k 个像素相对于第i 个聚类中心的模糊隶属度;ik d 为任何一种形式的内积;m 为模糊系数,是常量。U 是图像的C-模糊划分; V 是c 个聚类中心组成的集合。FCM 算法是通过迭代,选择合适的U, V ,使目标函数),(V U J m 达到最小,从而得到最佳分割结果。该算法是一种非监督模糊聚类后再标定的过程,适于分割有模糊性和不确定性特点的医学图像,如超声图像等。优点在于:(1)可形成原始图像的细致的特征空间,

不会产生偏倚;(2)无需人的干预,分割过程是完全自动的;(3)对噪声敏感度较低。但该算法在应用于大数据量时,收敛速度慢,耗时多。而且该算法易受初始值设置的影响,初始值的选取会影响算法的收敛速度,不当的初始值可能使算法陷入局部极小点,得到错误的结果。此外,对于单特征的医学图像如CT,不便直接使用此方法进行分割,可在原图基础上构造冗余特征图,新特征将充分考虑图像的像素间特征相关性和空间连通性,然后再利用FCM方法在二维特征空间进行分割。

基于区域的分割方法具有算法简单、实现容易、计算速度快等特点,尤其是对于面积或体积计算以及易于鉴别的组织的分类。然而,它们也有一定的缺点限制了它们的具体应用:(1)没有提供任何关于分割区域的结构信息,因为要从分割像素点集中提取有关的几何信息非常困难;(2)易受图像的异常表现(如一个区域阻挡了另一个区域的视线的阻挡现象)的影响;(3)虽然能得到封闭的区域轮廓,但是边缘定位精确度不高。

2.4.2基于边缘的图像分割

基于边缘的图像分割方法有:曲面拟合法、并行微分算子、串行边界查找、基于边界曲线拟合的方法,和基于形变模型的方法等。下面将介绍并行微分算子、基于边界曲线拟合方法,基于形变模型的方法将在以后的章节作详细介绍。

(1)并行微分算子

并行微分算子法对图像中的灰度变化进行检测,通过求一阶导数极值点或二阶导数过零点来检测边缘。常用的一阶导数算子有梯度算子、Prewitt算子和Sobel算子,二阶导数算子有Laplacian算子,Kirsch算子和Wallis算子等非线性算子。梯度算子不仅对边缘信息敏感,而且对图像噪声也很敏感。

为减少噪声对图像的影响,通常在求导之前先对图像进行滤波。常用的滤波器主要是高斯函数的一阶和二阶导数,Canny J认为高斯函数的一阶导数是他求得的最优滤波器的较好近似。计算机视觉的创始人Marr首先提出,采用Laplacian算子求高斯函数的二阶导数得到LOG (Laplacian of Gaussian)滤波算子。近年来研究的滤波器还有可控滤波器,B-样条滤波器。

(2)基于边界曲线拟合方法

这种方法用平面曲线来表示不同区域之间的图像边界线,试图根据图像梯度等信息找出能正确表示边界的曲线从而得到图像分割的目的,而且由于它直接给出的是边界曲线而不像一般的方法找出的是离散的、不相关的边缘点,因而对图像分割的后继处理如物体识别等高层处理有很大的帮助,即使是用一般的方法找出的边缘点,用曲线来描述它们以便于高层处理也是经常被采用的一种有效的方式。

2.4.3基于形变模型方法

上世纪八十年代后期,Kass及其合作伙伴提出了称为“Snake”的活动轮廓线模型(ACM: Active Contour Model),建立了高层知识与低层图像信息相结合的互动机制:在高层知识的指导下,通过对低层图像信息的分析完成对图像的有效处理。活动轮廓线模型的提出开创了基于形变模型的图像处理的先河,对Snake模型的改进和自主提出新模型的研究工作在近十几年中广泛开展,而这些模型不再局限于Snake模型刚提出的图像分割领域,而且运用到图像处理的许多其它领域,包括图像跟踪、图像复原等。

形变模型是定义于某些图像区域内的曲线或曲面,从总体上来看,形变模型的能量方程一般包括两种类型的能量项:一种为内力能量项,它描述了形变曲线自身的几何性质在形变过程中的影响;另一种为外力能量项,它描述了包括图像特征在内的与形变曲线本身几何性质无关的外在势力对曲线形变的影响。形变过程就是这两种力量的彼此消长的过程,最后达到两种力量的平衡,或者满足其它的约束条件。

对内力的描述可以用两种截然不同的几何特征:曲线的弧长参数和曲线的曲率参数;对外力的描述一般来说都与图像本身的信息有关,比如基于梯度和基于灰度分布的模型等。

从最近十几年的研究成果来看,形变模型已经由最初的Snake模型衍生出具有各种不同特点的模型,大体可以分为两大类,一类可以称为参数形变模型,如原始的Snake 模型、气球模型、T Snake模型、梯度矢量流模型(GVF: Gradient Vector Flow Snake)等;另一类是几何形变模型,如测地活动轮廓线模型、Chan-Vese模型等。参数形变模型在形变过程中以显式参数表达曲线或曲面,有利于模型的快速实现。但是参数形变模型难以处理变形过程中发生的拓扑结构的变化,如曲线(面)的分裂或者融合等。相反,几何形变模型基于曲线演化理论和水平集方法,将曲线(面)以隐式方式表达为高维函数的水平集,可以自然地处理拓扑结构的变化。

在本文后面的章节中,将对参数形变模型和几何形变模型的原理、数值实现、改进方法等进行详细的介绍。

2.4.4其他图像分割方法

图像分割是一个具有丰富内涵的研究领域,它同时吸引了多种学科的踊跃尝试,如数学形态学、神经网络、模糊理论、分形理论、遗传算法及小波变换等。这些理论在图像特征提取、纹理分析、参数优化等方面产生了很大的影响,在一定程度上改善了图像分割的效果。

图像分割毕业设计

目录 摘要........................................................... I Abstract......................................................... I I 第1章绪论 (1) 1.1图像分割概述 (1) 1.2图像分割特征 (1) 1.3图像分割的发展及现状 (1) 1.4研究的背景与意义 (2) 第2章数字图像处理 (3) 2.1发展概况 (3) 2.2主要目的 (4) 2.3常用方法 (4) 2.4应用领域 (5) 2.5研究方向 (7) 2.6基本特点 (7) 2.7MATLAB软件 (8) 第3章阈值分割 (10) 3.1图像二值化 (10) 3.2阈值分割基本原理 (10) 3.3阈值分割方法定义 (11) 3.4阈值分割描述 (11) 3.5阈值分割分类 (12) 第4章阈值分割方法 (13) 4.1直方图法 (13)

4.2迭代法 (14) 4.3最大类间方差法 (17) 4.4小结 (20) 第5章最大类间方差法的改进 (21) 结论 (27) 参考文献 (28) 致谢 (29)

通常人们只对图像的某个区域感兴趣,为了能够把感兴趣的区域提取出来,就得对图像进行分割。图像分割就是把图像分成一些具有不同特征而有意义的区域,以便进一步的图像处理与分析。图像分割是图像处理的关键,在灰度图像中分割出有意义区域的最基本方法是设置阈值的分割方法。选择阈值的主要方法有:直方图法,迭代法,最大类间方差法。本文主要比较三种方法的优缺点,并对其中的最大类间方差法进行优化,改进分割效果。 关键词:阈值直方图迭代法最大类间方差法

数字图像处理毕业论文

毕业论文声明 本人郑重声明: 1.此毕业论文是本人在指导教师指导下独立进行研究取得的成果。除了特别加以标注地方外,本文不包含他人或其它机构已经发表或撰写过的研究成果。对本文研究做出重要贡献的个人与集体均已在文中作了明确标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。 2.本人完全了解学校、学院有关保留、使用学位论文的规定,同意学校与学院保留并向国家有关部门或机构送交此论文的复印件和电子版,允许此文被查阅和借阅。本人授权大学学院可以将此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文。 3.若在大学学院毕业论文审查小组复审中,发现本文有抄袭,一切后果均由本人承担,与毕业论文指导老师无关。 4.本人所呈交的毕业论文,是在指导老师的指导下独立进行研究所取得的成果。论文中凡引用他人已经发布或未发表的成果、数据、观点等,均已明确注明出处。论文中已经注明引用的内容外,不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究成果做出重要贡献的个人和集体,均已在论文中已明确的方式标明。 学位论文作者(签名): 年月

关于毕业论文使用授权的声明 本人在指导老师的指导下所完成的论文及相关的资料(包括图纸、实验记录、原始数据、实物照片、图片、录音带、设计手稿等),知识产权归属华北电力大学。本人完全了解大学有关保存,使用毕业论文的规定。同意学校保存或向国家有关部门或机构送交论文的纸质版或电子版,允许论文被查阅或借阅。本人授权大学可以将本毕业论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用任何复制手段保存或编汇本毕业论文。如果发表相关成果,一定征得指导教师同意,且第一署名单位为大学。本人毕业后使用毕业论文或与该论文直接相关的学术论文或成果时,第一署名单位仍然为大学。本人完全了解大学关于收集、保存、使用学位论文的规定,同意如下各项内容:按照学校要求提交学位论文的印刷本和电子版本;学校有权保存学位论文的印刷本和电子版,并采用影印、缩印、扫描、数字化或其它手段保存或汇编本学位论文;学校有权提供目录检索以及提供本学位论文全文或者部分的阅览服务;学校有权按有关规定向国家有关部门或者机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅。本人授权大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入学校有关数据库和收录到《中国学位论文全文数据库》进行信息服务。在不以赢利为目的的前提下,学校可以适当复制论文的部分或全部内容用于学术活动。 论文作者签名:日期: 指导教师签名:日期:

图像分割技术与MATLAB仿真

中南民族大学 毕业论文(设计) 学院: 计算机科学学院 专业: 自动化年级:2012 题目: 图像分割技术与MATLAB仿真 学生姓名: 高宇成学号:2012213353 指导教师姓名: 王黎职称: 讲师 2012年5月10日

中南民族大学本科毕业论文(设计)原创性声明 本人郑重声明:所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。 作者签名:年月日

目录 摘要 (1) Abstract (1) 引言 (3) 1 图像分割技术 (3) 1.1 图像工程与图像分割 (3) 1.2 图像分割的方法分类 (4) 2 图像分割技术算法综述 (5) 2.1 基于阈值的图像分割技术 (5) 2.2边缘检测法 (5) 2.3 区域分割法 (7) 2.4 基于水平集的分割方法 (8) 2.5 分割算法对比表格 (8) 3基于水平集的图像分割 (9) 3.1 水平集方法简介 (9) 3.2 水平集方法在图像分割上的应用 (9) 3.3 仿真算法介绍 (10) 3.4 实验仿真及其结果 (11) 结论 (18) 致谢 (19) 参考文献 (19)

图像分割技术研究及MATLAB仿真 摘要:作为一项热门的计算机科学技术,图像分割技术已经在我们生活中越来越普及。顾 名思义这项技术的目的就是,将目标图像从背景图像中分离出去。由于这些被分割的图像区域在某些属性上很相近,因此图像分割与模式识别以及图像压缩编码有着密不可分的关系。完成图像分割所采用的方法各式各样,所应用的原理也不同。但他们的最终目的都是把图像中性质相似的某些区域归为一类,把性质差异明显的不同区域分割开来。通常在分割完成之后,我们就要对某些特定区域进行分析、计算、评估等操作,因而分割质量的好坏直接影响到了下一步的图像处理[1],因此图像分割是图像处理的一个关键步奏。图像分割技术在各个领域都有着及其重要的意义;在工业上有卫星遥感,工业过程控制监测等等;在医学方面,水平集的分割方法还可以通过医学成像帮助医生识别模糊的病变区域;在模式识别领域还可应用到指纹扫描、手写识别、车牌号识别等等。 本课题的研究内容是对图像分割技术的几种常用的方法进行综述和比较,并基于其中一种方法进行MATLAB仿真测试,给出性能分析比较结果。 关键字:图像分割,MA TLAB仿真,模式识别 Image Segmentation and Matlab Simulation Abstract:Image segmentation is to image representation for the physically meaningful regional connectivity set, namely according to the prior knowledge of target and background, we on the image of target and background of labeling and localization, then separate the object from the background. Because these segmented image regions are very similar in some properties, image segmentation is often used for pattern recognition and image understanding and image compression and coding of two major categories. Because the generated in the segmented region is a kind of image content representation, it is the image of visual analysis and pattern recognition based and segmentation results of quality of image analysis, recognition and interpretation of quality has a direct impact. Image segmentation it is according to certain features of the image (such as gray level, spectrum, texture, etc.) to a complete picture of the image is segmented into several meaningful area. These features made in a certain region of consistent or similar, and between different regions showed significantly different. Image segmentation technology in various fields have most of the field and its important significance in digital image processing, image segmentation has a wide range of applications, such as industrial automation, process control, online product inspection, image coding, document image processing, remote sensing and medical image analysis, security surveillance, as well as military, sports and other aspects. In medical image processing and analysis, image segmentation for body occurrence of three-dimensional display of the diseased organ or lesion location determination and analysis plays an effective role in counseling; in the analysis and application of road traffic conditions,

数字图像处理系统毕业论文

数字图像处理系统毕业论文基于ARM的嵌入式数字图像处理系统设计

摘要 简述了数字图像处理的应用以及一些基本原理。使用S3C2440处理器芯片,linux内核来构建一个简易的嵌入式图像处理系统。该系统使用u-boot作为启动引导程序来引导linux内核以及加载跟文件系统,其中linux内核与跟文件系统均采用菜单配置方式来进行相应配置。应用界面使用QT制作,系统主要实现了一些简单的图像处理功能,比如灰度话、增强、边缘检测等。整个程序是基于C++编写的,因此有些图像变换的算法可能并不是最优化的,但基本可以满足要求。在此基础上还会对系统进行不断地完善。 关键词:linnux 嵌入式图像处理边缘检测 Abstract This paper expounds the application of digital image processing and some basic principles. The use of S3C2440 processor chip, the Linux kernel to construct a simple embedded image processing system. The system uses u-boot as the bootloader to boot the Linux kernel and loaded with file system, Linux kernel and file system are used to menu configuration to make corresponding configuration. The application interface is made using QT, system is mainly to achieve some simple image processing functions, such as gray, enhancement, edge detection. The whole procedure is prepared based on the C++, so some image transform algorithm may not be optimal, but it can meet the basic requirements. On this basis, but also on the system constantly improve. Keywords:linux embedded system image processing edge detection

图像分割算法的研究与实现本科学士学位毕业论文

TP391.41 学士学位论文(设计) 论文题目图像分割算法研究与实现 作者姓名 指导教师 所在院系 专业名称 完成时间

毕业设计(论文)原创性声明和使用授权说明 原创性声明 本人郑重承诺:所呈交的毕业设计(论文),是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。尽我所知,除文中特别加以标注和致谢的地方外,不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果,也不包含我为获得及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。对本研究提供过帮助和做出过贡献的个人或集体,均已在文中作了明确的说明并表示了谢意。 作者签名:日期: 指导教师签名:日期: 使用授权说明 本人完全了解大学关于收集、保存、使用毕业设计(论文)的规定,即:按照学校要求提交毕业设计(论文)的印刷本和电子版本;学校有权保存毕业设计(论文)的印刷本和电子版,并提供目录检索与阅览服务;学校可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文;在不以赢利为目的前提下,学校可以公布论文的部分或全部内容。 作者签名:日期:

学位论文原创性声明 本人郑重声明:所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。 作者签名:日期:年月日 学位论文版权使用授权书 本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,允许论文被查阅和借阅。本人授权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。 涉密论文按学校规定处理。 作者签名:日期:年月日 导师签名:日期:年月日

毕业论文外文翻译-图像分割

图像分割 前一章的资料使我们所研究的图像处理方法开始发生了转变。从输人输出均为图像的处理方法转变为输人为图像而输出为从这些图像中提取出来的属性的处理方法〔这方面在1.1节中定义过)。图像分割是这一方向的另一主要步骤。 分割将图像细分为构成它的子区域或对象。分割的程度取决于要解决的问题。就是说当感兴趣的对象已经被分离出来时就停止分割。例如,在电子元件的自动检测方面,我们关注的是分析产品的图像,检测是否存在特定的异常状态,比如,缺失的元件或断裂的连接线路。超过识别这此元件所需的分割是没有意义的。 异常图像的分割是图像处理中最困难的任务之一。精确的分割决定着计算分析过程的成败。因此,应该特别的关注分割的稳定性。在某些情况下,比如工业检测应用,至少有可能对环境进行适度控制的检测。有经验的图像处理系统设计师总是将相当大的注意力放在这类可能性上。在其他应用方面,比如自动目标采集,系统设计者无法对环境进行控制。所以,通常的方法是将注意力集中于传感器类型的选择上,这样可以增强获取所关注对象的能力,从而减少图像无关细节的影响。一个很好的例子就是,军方利用红外线图像发现有很强热信号的目标,比如移动中的装备和部队。 图像分割算法一般是基于亮度值的不连续性和相似性两个基本特性之一。第一类性质的应用途径是基于亮度的不连续变化分割图像,比如图像的边缘。第二类的主要应用途径是依据事先制定的准则将图像分割为相似的区域,门限处理、区域生长、区域分离和聚合都是这类方法的实例。 本章中,我们将对刚刚提到的两类特性各讨论一些方法。我们先从适合于检测灰度级的不连续性的方法展开,如点、线和边缘。特别是边缘检测近年来已经成为分割算法的主题。除了边缘检测本身,我们还会讨论一些连接边缘线段和把边缘“组装”为边界的方法。关于边缘检测的讨论将在介绍了各种门限处理技术之后进行。门限处理也是一种人们普遍关注的用于分割处理的基础性方法,特别是在速度因素占重要地位的应用中。关于门限处理的讨论将在几种面向区域的分割方法展开的讨论之后进行。之后,我们将讨论一种称为分水岭分割法的形态学

最新ARMA模型和SAS求解汇总

A R M A模型和S A S求 解

第6讲时间序列分析 教材:应用时间序列分析课件(中国人民大学王燕),SAS如何解及下载例程。 时间序列分析(Time series analysis)是一种动态数据处理的统计方法。该方法基于随机过程理论和数理统计学方法,研究随机数据序列所遵从的统计规律,以用于解决实际问题。 时间序列是把反映现象发展水平的统计指标数值,按照时间先后顺序排列起来所形成的一组统计数字序列。时间序列又称动态数列或时间数列。时间序列分析就是利用这组数列,应用数理统计方法加以处理,以预测未来事物的发展。时间序列分析是定量预测方法之一,它的基本原理:一是承认事物发展的延续性。应用过去数据,就能推测事物的发展趋势。二是考虑到事物发展的随机性。任何事物发展都可能受偶然因素影响,为此要利用统计分析中加权平均法对历史数据进行处理。该方法简单易行,便于掌握,但准确性差,一般只适用于短期预测。时间序列预测一般反映三种实际变化规律:趋势变化、周期性变化、随机性变化。 时间序列分析是根据系统观测得到的时间序列数据,通过曲线拟合和参数估计来建立数学模型的理论和方法。时间序列分析常用在国民经济宏观控制、区域综合发展规划、企业经营管理、市场潜量预测、气象预报、水文预报、地震前兆预报、农作物病虫灾害预报、环境污染控制、生态平衡、天文学和海洋学等方面。 时间序列分析主要用途:①系统描述。根据对系统进行观测得到的时间序列数据,用曲线拟合方法对系统进行客观的描述。②系统分析。当观测值取自两个以上变量时,可用一个时间序列中的变化去说明另一个时间序列中的变化,从而深

入了解给定时间序列产生的机理。③预测未来。一般用ARMA 模型拟合时间序列,预测该时间序列未来值。④决策和控制。根据时间序列模型可调整输入变量使系统发展过程保持在目标值上,即预测到过程要偏离目标时便可进行必要的控制。 基本步骤:①用观测、调查、统计、抽样等方法取得被观测系统时间序列动态数据。②根据动态数据作相关图,进行相关分析,求自相关函数。相关图能显示出变化的趋势和周期,并能发现跳点和拐点。跳点是指与其他数据不一致的观测值。如果跳点是正确的观测值,在建模时应考虑进去,如果是反常现象,则应把跳点调整到期望值。拐点则是指时间序列从上升趋势突然变为下降趋势的点。如果存在拐点,则在建模时必须用不同的模型去分段拟合该时间序列,例如采用门限回归模型。③辨识合适的随机模型,进行曲线拟合,即用通用随机模型去拟合时间序列的观测数据。对于短的或简单的时间序列,可用趋势模型和季节模型加上误差来进行拟合。对于平稳时间序列,可用通用ARMA 模型(自回归滑动平均模型)及其特殊情况的自回归模型、滑动平均模型或组合ARMA 模型等来进行拟合。当观测值多于50个时一般都采用ARMA 模型。对于非平稳时间序列则要先将观测到的时间序列进行差分运算,化为平稳时间序列,再用适当模型去拟合这个差分序列。 本章重点:1)建立p 阶自回归)(p AR 模型:t p t p t t t x x x x εφφφφ+++++=--- 22110 2)建立q 阶移动平均)(q MA 模型: q t q t t t t x -------+=εθεθεθεμ 2211 3)),(q p ARMA 模型:q t q t t t p t p t t t t x x x x -----------+++++=εθεθεθεφφφφ 221122110 三个模型的拖尾、截尾性

基于Matlab的数字图像处理系统毕业设计论文

论文(设计)题目: 基于MATLAB的数字图像处理系统设计 姓名宋立涛 学号201211867 学院信息学院 专业电子与通信工程 年级2012级 2013年6月16日

基于MATLAB的数字图像处理系统设计 摘要 MATLAB 作为国内外流行的数字计算软件,具有强大的图像处理功能,界面简洁,操作直观,容易上手,而且是图像处理系统的理想开发工具。 笔者阐述了一种基于MATLAB的数字图像处理系统设计,其中包括图像处理领域的大部分算法,运用MATLAB 的图像处理工具箱对算法进行了实现,论述了利用系统进行图像显示、图形表换及图像处理过程,系统支持索引图像、灰度图像、二值图像、RGB 图像等图像类型;支持BMP、GIF、JPEG、TIFF、PNG 等图像文件格式的读,写和显示。 上述功能均是在MA TLAB 语言的基础上,编写代码实现的。这些功能在日常生活中有很强的应用价值,对于运算量大、过程复杂、速度慢的功能,利用MATLAB 可以既能快速得到数据结果,又能得到比较直观的图示。 关键词:MATLAB 数字图像处理图像处理工具箱图像变换

第一章绪论 1.1 研究目的及意义 图像信息是人类获得外界信息的主要来源,近代科学研究、军事技术、工农业生产、医学、气象及天文学等领域中,人们越来越多地利用图像信息来认识和判断事物,解决实际问题,由此可见图像信息的重要性,数字图像处理技术将会伴随着未来信息领域技术的发展,更加深入到生产和科研活动中,成为人类生产和生活中必不可少的内容。 MATLAB 软件不断吸收各学科领域权威人士所编写的实用程序,经过多年的逐步发展与不断完善,是近几年来在国内外广泛流行的一种可视化科学计算软件。MATLAB 语言是一种面向科学与工程计算的高级语言,允许用数学形式的语言来编写程序,比Basic、Fortan、C 等高级语言更加接近我们书写计算公式的思维方式,用MATLAB 编写程序犹如在演算纸上排列出公式与求解问题一样。它编写简单、编程效率高并且通俗易懂。 1.2 国内外研究现状 1.2.1 国内研究现状 国内在此领域的研究中具有代表性的是清华大学研制的数字图像处理实验开发系统TDB-IDK 和南京东大互联技术有限公司研制的数字图像采集传输与处理实验软件。 TDB-IDK 系列产品是一款基于TMS320C6000 DSP 数字信号处理器的高级视频和图像系统,也是一套DSP 的完整的视频、图像解决方案,该系统适合院校、研究所和企业进行视频、图像方面的实验与开发。该软件能够完成图像采集输入程序、图像输出程序、图像基本算法程序。可实现对图像信号的实时分析,图像数据相对DSP独立方便开发人员对图像进行处理,该产品融合DSP 和FPGACPLD 两个高端技术,可以根据用户的具体需求合理改动,可以分析黑白和彩色信号,可以完成图形显示功能。 南京东大互联技术有限公司研制的数字图像采集传输与处理实验软件可实现数字图像的采集、传输与处理。可利用软件及图像采集与传输设备,采集图像并实现点对点的数字图像传输,可以观察理解多种图像处理技术的效果和差别,

信息熵在图像分割中的应用毕业论文

信息熵在图像分割中的应用 毕业论文 目录 摘要 ....................................................... .. (1) ABSTRACT (2) 目录 (3) 1 引言 (5) 1.1信息熵的概念 (5) 1.2信息熵的基本性质及证明 (6) 1.2.1 单峰性 (6) 1.2.2 对称性 (7) 1.2.3 渐化性 (7) 1.2.4 展开性 (7) 1.2.5 确定性 (8) 2基于熵的互信息理论 (9) 2.1 互信息的概述 (9) 2.2 互信息的定义 (9) 2.3 熵与互信息的关系 (9) 3 信息熵在图像分割中的应用 (11) 3.1图像分割的基本概念 (11) 3.1.1图像分割的研究现状 (11) 3.1.2 图像分割的方法 (11) 3.2 基于改进粒子群优化的模糊熵煤尘图像分割 (12) 3.2.1 基本粒子群算法 (12) 3.2.2 改进粒子群优化算法 (13) 3.2.3 Morlet变异 (13)

3.2.4改建粒子群优化的图像分割方法 (14) 3.2.5 实验结果及分析 (16) 3.3 一种新信息熵的定义及其在图像分割中的应用 (19) 3.3.1香农熵的概念及性质 (19) 3.3.2一种信息熵的定义及证明 (19) 3.3.3信息熵计算复杂性分析 (21) 3.3.4二维信息熵阈值法 (22) 3.3.5二维信息熵阈值法的复杂性分析 (24) 3.3.6 结论及分析 (25) 4 信息熵在图像配准中的应用 (27) 4.1图像配准的基本概述 (27) 4.2基于互信息的图像配准 (27) 4.3P OWELL算法 (28) 4.4变换 (28) 4.4.1平移变换 (29) 4.4.2旋转变换 (30) 4.5基于互信息的图像配准的设计与实现 (31) 4.5.1总体设计思路和图像配准实现 (31) 4.5.2直方图 (33) 4.5.3联合直方图 (33) 4.5.4灰度级差值技术 (34) 4.4.5优化搜索办法级结论 (35) 5结语 (37) 致谢 (38) 参考文献 (39) 1 引言 1.1.信息熵的概念 1948年,美国科学家发表了一篇著名的论文《通信的数学理论》。他从研究通信系统传输的实质出发,对信息做了科学的定义,并进行了定性和定量的描述。

基于MATLAB的图像分割算法研究毕业设计

基于MA TLAB的图像分割算法研究 基于MATLAB的图像分割算法研究 摘要 本文从原理和应用效果上对经典的图像分割方法如边缘检测、阈值分割技术和区域增长等进行了分析。对梯度算法中的Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子、拉普拉斯(Laplacian)算子、LoG(Laplacian-Gauss)算子、坎尼(Canny)算子的分割步骤、分割方式、分割准则相互比较可以看出根据坎尼(Canny)边缘算子的3个准则得出的边缘检测结果最满意。而阈值分割技术的关键在于阈值的确定,只有阈值确定好了才能有效的划分物体与背景,但这种方法只对于那些灰度分布明显,背景与物体差别大的图像的分割效果才明显。区域增长的基本思想是将具有相似性质的像素集合起来构成新区域。与此同时本文还分析了图像分割技术研究的方向。 关键词:图像处理图像分割 Abstract This article analyses the application effect to the classics image segmentation method like the edge examination, territory value division technology, and the region growth and so on.For comparing the Roberts operator, Sobel operator, Prewitt operator, the operator of Laplacian and the operator of LoG(Laplacian-Gauss),Canny operator in gradient algorithm,the step, the way and the standard of the image segmentation,we can find out the three standard of Canny edge operator the edge detection result of reaching most satisfy. And the key point of threshold segmentation lie in fixing the threshold value, it is good to have only threshold value to determine it then can be effective to divide object and background,but this kind of method is good to those gray scales,the big difference image effect between the background and obiect. The basic idea of area is to form the new region from similar nature.And also, this paper analyses the research direction of image segmentation technology at the same time. Key words: image processing image segmentation operator

基于高级InSAR时序分析方法的高速公路沉降分析-ESAEarthOnline

基于高级InSAR时序分析方法的高速公路沉降分析 张庆云1,2,张景发2,李永生2 1. 中国地震局工程力学研究所,地震工程与工程震动重点实验室,哈尔滨,中国 2. 中国地震局地壳应力研究所,地壳动力重点实验室,北京,中国 摘要:合成孔径雷达InSAR测量是近年来发展起来的极具潜力的微波遥感新技术,在监测地表形变上有全天候、大范围、高精度等优点。而高速公路作为现代社会经济发展的一个重要指标,在使用过程中其质量和沉降变化对社会发展和人们的生命财产安全都有重大的影响。InSAR技术在实际应用中,需要对多方面的误差进行校正分析。本文利用一种新的分析方法FRAM-SBAS时序分析方法,对兖州地区的ALOS PALSAR数据进行分析,研究该地区的高速公路沉降。FRAM-SBAS时序分析方法是一种融合了多种InSAR 误差源校正方法的短基线集时序分析策略。通过对比FRAM-SBAS时序分析方法与传统的PS-InSAR方法,证明了高级InSAR时序分析方法的简便与高精度之处,同时了验证了兖州高速公路由于煤矿开采等引起了不同程度的地面沉降。 关键词:FRAM-SBAS时序分析,PS-InSAR,高速公路沉降 1、研究现状 随着经济和社会的发展,以及《国家高速公路网规划》等国家战略的实施,高速公路建设正在飞速发展。但是受地貌以及道路等级的限制,有些高速公路要通过地下资源开采留下的采空区,这些地段因为采空区的存在会在地表上形成沉降盆地,而且容易产生裂缝和裂隙等现象,这就给路基路面的稳定性带来很大负面影响。而且在不同的地段,因为实际情况车流、车载量以及地貌等因素影响,路基路面会在使用过程中出现不同程度的破坏。因此,对高速公路进行沉降监测,保证高速公路正常运营变得越来越重要。 PS-InSAR技术能够识别具有稳定散射特性的相干点目标(PS点),建立相干点相位模型,使用数学方法将地表形变信息、不精确DEM贡献、大气延迟贡献等信号分离。该方法可以避免时间和空间去相干,它对时间序列SAR影像(干涉图)进行堆叠分析,实现地表形变时间序列的反演。但是该方法是一种复杂的多空间多时间InSAR处理方法,需要至少30景数据,因而在数据资料较少的地区,则无法使用该方法。 FRAM-SBAS(Full Rank Matrix SBAS InSAR,满秩相干点时序分析方法)时序分析方法则是利用时序反演矩阵的满秩条件,通过最小二乘方法对形变场反演得到满秩相干点,然后利用网络法进行分析处理,不仅可以保留SAR影像的分辨率,而且还不会造成孤立强散射体的丢失,同时对分析时数据的要求也比PS-InSAR要低,只需要十五景就可以得到较高精度的地表变形分析结果,在实际应用中有很大的优势和潜力。 FRAM-SBAS时序分析方法在使用的过程中,关键步骤主要有:1)干涉图生成中要以特定的时间基线和空间基线做约束条件,选择合适的干涉图,提高干涉图的相干性。2)采用满秩矩阵的原则进行相干点的选取,以保证得到优质的相干点。3)利用网络法对大气误差进行校正,消除大气延迟在空间上的不一致性。4)采用闭合环残差的方法对相干点相位解缠误差进行校正,从而提高解缠相位的质量。5)使用最小二乘方法对解缠干涉图集进行解算,该方法可以得到每个相干点的时序变形量,从而提高了形变监测的质量。 2、研究意义 公路最大的特点是长条状线性工程,在对该类地物进行检测分析时,需要满足一些要求:第一、大区域覆盖,因为公路走向不一,在进行监测时需要统一参考基准,要求大范围的同步测量。第二、对InSAR 技术的要求,这类工程需要应用高精度的InSAR数据处理算法,进行高分辨率的精细检测。FRAM-SBAS时序分析方法是一种新的时序反演方法,不仅改进了相干点提取方法,同时还改进了大气校正和相位解缠的方法,并且已经有验证过该方法在地震形变监测中的应用。该方法不仅有数据需求量要求低、形变监测精度高的优点,而且能够满足公路形变监测高覆盖、高精度、高时效的需求,因而考虑使用该方法对兖州地区的高速公路进行形变监测,并与传统PS-InSAR方法进行对比分析,验证该方法的可行性以及兖州地区的沉降特点。

(完整版)基于matlab的数字图像处理毕业设计论文

优秀论文审核通过 未经允许切勿外传 摘要 数字图像处理是一门新兴技术,随着计算机硬件的发展,数字图像的实时处理已经成为可能,由于数字图像处理的各种算法的出现,使得其处理速度越来越快,能更好的为人们服务。数字图像处理是一种通过计算机采用一定的算法对图形图像进行处理的技术。数字图像处理技术已经在各个领域上都有了比较广泛的应用。图像处理的信息量很大,对处理速度的要求也比较高。MATLAB强大的运算和图形展示功能,使图像处理变得更加的简单和直观。本文介绍了MATLAB 语言的特点,基于MATLAB的数字图像处理环境,介绍了如何利用MATLAB及其图像处理工具箱进行数字图像处理,并通过一些例子来说明利用MATLAB图像处理工具箱进行图像处理的方法。主要论述了利用MATLAB实现图像增强、二值图像分析等图像处理。关键词:MATLAB,数字图像处理,图像增强,二值图像

Abstract Digital image processing is an emerging technology, with the development of computer in various areas on the processing speed requirement is relatively ),线性量化(liner quantization ),对数量化,MAX 量化,锥形量化(tapered quantization )等。 3. 采样、量化和图像细节的关系 上面的数字化过程,需要确定数值N 和灰度级的级数K 。在数字图像处理中,一般都取成2的整数幂,即: (2.1) (2.2) 一幅数字图像在计算机中所占的二进制存储位数b 为: *log(2)**()m N N b N N m bit == (2.3) 例如,灰度级为256级(m=8)的512×512的一幅数字图像,需要大约210万个存储位。随着N 和m 的增加,计算机所需要的存储量也随之迅速增加。 由于数字图像是连续图像的近似,从图像数字化的过程可以看到。这种近似的程度主要取决于采样样本的大小和数量(N 值)以及量化的级数K(或m 值)。N 和K 的值越大,图像越清晰。 2.2 数字图像处理概述 2.2.1 基本概念 数字图像处理(Digital Image Processing)是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。数字图像处理的产生和迅速发展主要受三个因素的影响:一是计算机的发展;二是数学的发展(特别是离散数学理论的创立和完善);三是广泛的农牧业、林业、环境、军事、工业和医学等方面的应用需求的

图像分割技术与MATLAB仿真知识讲解

图像分割技术与M A T L A B仿真

中南民族大学 毕业论文(设计) 学院: 计算机科学学院 专业: 自动化年级:2012 题目: 图像分割技术与MATLAB仿真 学生姓名: 高宇成学号:2012213353 指导教师姓名: 王黎职称: 讲师 2012年5月10日

中南民族大学本科毕业论文(设计)原创性声明 本人郑重声明:所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。 作者签名:年月日

目录 摘要 0 Abstract 0 引言 (2) 1 图像分割技术 (3) 1.1 图像工程与图像分割 (3) 1.2 图像分割的方法分类 (4) 2 图像分割技术算法综述 (5) 2.1 基于阈值的图像分割技术 (5) 2.2边缘检测法 (6) 2.3 区域分割法 (8) 2.4 基于水平集的分割方法 (9) 2.5 分割算法对比表格 (9) 3基于水平集的图像分割 (11) 3.1 水平集方法简介 (11) 3.2 水平集方法在图像分割上的应用 (12) 3.3 仿真算法介绍 (13) 3.4 实验仿真及其结果 (14) 结论 (22) 致谢 (23) 参考文献 (23)

图像分割技术研究及MATLAB仿真 摘要:作为一项热门的计算机科学技术,图像分割技术已经在我们生活中越来越普及。顾名思义这项技术的目的就是,将目标图像从背景图像中分离出去。由于这些被分割的图像区域在某些属性上很相近,因此图像分割与模式识别以及图像压缩编码有着密不可分的关系。完成图像分割所采用的方法各式各样,所应用的原理也不同。但他们的最终目的都是把图像中性质相似的某些区域归为一类,把性质差异明显的不同区域分割开来。通常在分割完成之后,我们就要对某些特定区域进行分析、计算、评估等操作,因而分割质量的好坏直接影响到了下一步的图像处理[1],因此图像分割是图像处理的一个关键步奏。图像分割技术在各个领域都有着及其重要的意义;在工业上有卫星遥感,工业过程控制监测等等;在医学方面,水平集的分割方法还可以通过医学成像帮助医生识别模糊的病变区域;在模式识别领域还可应用到指纹扫描、手写识别、车牌号识别等等。 本课题的研究内容是对图像分割技术的几种常用的方法进行综述和比较,并基于其中一种方法进行MATLAB仿真测试,给出性能分析比较结果。 关键字:图像分割,MATLAB仿真,模式识别 Image Segmentation and Matlab Simulation Abstract:Image segmentation is to image representation for the physically meaningful regional connectivity set, namely according to the prior knowledge of target and background, we on the image of target and background of labeling and localization, then separate the object from the

基于matlab的数字图像处理本科毕业设计论文

毕业设计(论文)原创性声明和使用授权说明 原创性声明 本人郑重承诺:所呈交的毕业设计(论文),是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。尽我所知,除文中特别加以标注和致谢的地方外,不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果,也不包含我为获得及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。对本研究提供过帮助和做出过贡献的个人或集体,均已在文中作了明确的说明并表示了谢意。 作者签名:日期: 指导教师签名:日期: 使用授权说明 本人完全了解大学关于收集、保存、使用毕业设计(论文)的规定,即:按照学校要求提交毕业设计(论文)的印刷本和电子版本;学校有权保存毕业设计(论文)的印刷本和电子版,并提供目录检索与阅览服务;学校可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文;在不以赢利为目的前提下,学校可以公布论文的部分或全部内容。 作者签名:日期:

学位论文原创性声明 本人郑重声明:所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。 作者签名:日期:年月日 学位论文版权使用授权书 本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,允许论文被查阅和借阅。本人授权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。 涉密论文按学校规定处理。 作者签名:日期:年月日 导师签名:日期:年月日

肺部CT影像数据分割方法及系统与相关技术

图片简介: 本技术介绍了一种肺部CT影像数据分割方法及系统,属于医学图像处理和人工智能技术领域。所述方法包括:标注肺部轮廓与目标区域,并对影像数据作数值裁剪和归一化处理;利用第一神经网络进行训练学习,得到肺部轮廓分割模型;提取出肺部轮廓,确定肺部感兴趣区域,并作数值裁剪和归一化处理;将肺部感兴趣区域裁剪,并利用第二神经网络进行训练学习,得到肺部目标区域分割模型;根据影像数据和肺部目标区域分割模型,分割出肺部目标区域。所述系统包括标注模块、第一裁剪归一化模块、第一训练学习模块、第二裁剪归一化模块、第二训练学习模块和检测模块。本技术提高了肺部CT影像数据的处理效率,可快速地分割出肺部CT影像数据中的目标区域。

技术要求 1.一种肺部CT影像数据分割方法,其特征在于,包括: 在肺部CT平扫影像数据中标注肺部轮廓与目标区域,并对所述影像数据作数值裁剪和归一化处理; 使用归一化处理后的影像数据和已标注的肺部轮廓数据,利用第一神经网络进行训练学习,得到肺部轮廓分割模型; 根据所述肺部轮廓分割模型提取出肺部轮廓,以所述肺部轮廓外接立方体作为肺部感兴趣区域,并对所述肺部感兴趣区域作数值裁剪和归一化处理; 将归一化处理后的肺部感兴趣区域进行裁剪,并使用裁剪后的肺部感兴趣区域数据和已标注的目标区域,利用第二神经网络进行训练学习,得到肺部目标区域分割模型; 根据所述影像数据和肺部目标区域分割模型,分割出肺部目标区域。 2.如权利要求1所述的肺部CT影像数据分割方法,其特征在于,所述在肺部CT平扫影像数据中标注肺部轮廓与目标区域的步骤具体包括: 获取肺部CT平扫影像数据,并清洗所述影像数据; 采用手工勾勒标注法在清洗后的影像数据中标注肺部轮廓与目标区域。 3.如权利要求1所述的肺部CT影像数据分割方法,其特征在于,所述对所述影像数据作数值裁剪和归一化处理的步骤具体包括: 调整所述影像分辨率至第一分辨率统一值; 根据预设的第一灰度值裁剪范围裁剪所述影像的数值矩阵,对所述影像的数值矩阵中的数据进行归一化处理,使裁剪后的所述影像的数值矩阵中所有数值变为0-1之间的一个数值。

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