基于Snake模型的医学图像分割算法的研究与应用

摘要

医学图像分割是实现医学图像处理与分析的关键步骤，对辅助医生诊断和治疗患者病情有着重要的意义。由于医学图像的特殊性和复杂性，医学图像分割技术一直是医学图像处理中的难题。本文对基于Snake模型的图像分割算法进行了系统的研究，针对具有深度凹陷边界的医学图像提出了自适应优化的改进方法。
　　本研究主要内容包括：⑴对以往出现的图像分割方法的基本原理和发展过程进行综述，并重点介绍基于能量泛函的分割方法的数学原理和实现方法。⑵基于GVF-Snake模型对边界的强捕捉力和ADF-Snake模型的深度凹陷能力，提出将两者结合的自适应优化方法，并通过实验证明改进方法能够在增强对目标边界捕捉力的同时保持了曲线的平滑性。⑶提出将灰度信息匹配法应用到Snake模型中，实现自适应演化停止的改进方案，以减少人力物力，并对改进性能进行了实验验证。

目录

声明

摘要

1 绪论

1．1 课题研究的背景及意义

1．2 医学图像分割方法

1．3 论文研究内容及章节安排

2 参数活动轮廓模型

2．1 曲线的演化机制

2．2 Balloon-Snake模型

2．3 GVF-Snake模型

2．4 ADF-Snake模型

3 基于GVF改进模型与ADF模型结合的改进方法

3．1 GVF-Snake改进模型

3．2 基于Snake模型的改进算法

3．3 实验结果与分析

4 自适应演化的Snake模型

4．1 图像匹配方法

4．2 自适应演化机制

5 总结和展望

致谢

参考文献