两种基于CT断层扫描图像的分割方法研究及改进

摘要

本文以二维X射线CT断层扫描图像为研究对象，引出所要论述的问题--两种基于CT图像的分割方法研究及改进。首先，我们介绍了与课题相关的预备知识，如数字图象处理、图像分割等。其次，我们研究了Gauss-Laplace算子、分水岭分割算法并对其进行了改进，获取了二维X射线CT断层扫描图像的区域分割图。
　　 论文的重点是分别对Gauss-Laplace算子与分水岭分割算法进行了改进。对于GaussLaplacc算子，我们先从边缘检测入手，介绍了梯度算子、Canny算子等常用的边缘检测算子，进而分析了传统Gauss-Laplacc算子可能存在的问题。在Gauss-Laplacc算子的基础上，对由Gauss函数的平滑因子σ、CT断层扫描图像边缘的灰度阈值T、线性滤波器的大小M×Ⅳ等参数控制的Gauss-Laplace算子进行了改进。对于分水岭分割算法，我们以CT断层扫描图像的形态学特征为基础，通过去除噪声、距离变换、梯度重构、应用标记符等不同方法予以改进，并应用改进后的分水岭算法得到了二维CT断层扫描图像的分割图像。

目录

文摘

英文文摘

引言

第一章 预备知识

第二章 CT断层扫描图像的边缘检测与Gauss-Laplace算子改进

第三章 CT断层扫描图像的分水岭分割方法法及其改进

参考文献

致谢