【摘要】：醫(yī)學圖像分割是對正常組織和病變組織進行三維重建、定量分析的基本步驟。核磁共振圖像由于其空間高分辨率和良好的軟組織對比度,被廣泛運用于腦部檢測當中。由于核磁共振成像采用并行多線圈的采集方法,MRI成像過程受電子噪聲和偏移失真的影響,導致MRI圖像存在噪聲和偏場效應。在實際醫(yī)學應用中,由于圖像采集設備的分辨率限制,單個體素中很容易包含兩種組織,即出現(xiàn)了組織重疊的狀態(tài),也就是常說的容積效應。上述問題,都使得MRI圖像分割變得極具挑戰(zhàn)性。隨著統(tǒng)計學習、圖譜理論和數(shù)字圖像處理技術的發(fā)展,基于圖論的信號處理為解決圖像分割問題提供了新理論和新方法,其中基于圖濾波器的聚類算法就是其中之一。由于腦部MRI圖像的特殊性,僅考慮像素強度特征或空間特征,對分割方法而言都不是很好的選擇。而圖信號通過將數(shù)據(jù)映射底層圖,巧妙的將數(shù)據(jù)信息和空間特征相結合,可以獲得較好的分割效果,是一種具有潛力的聚類算法。作為經(jīng)典的基于圖信號的聚類方法,圖濾波器方法也存在一定的缺陷,為了修正這些缺陷,很多學者也做出了巨大貢獻,從而推動了圖信號聚類理論的發(fā)展。超像素方法作為新穎的圖像分割方法,在圖像預處理階段可以降低計算的復雜度,在一定程度上可以抑制噪聲偏場。超像素方法聚焦局部區(qū)域特征,在強化圖像區(qū)域一致性的同時,也可以盡力保留圖像原始邊界信息和區(qū)域形狀信息,有助于提高圖像分割的準確度。因而被廣泛的運用于各領域圖像分割的預處理階段�；谏鲜霰尘�,本文提出了一種基于自適應圖濾波器和超體素方法的腦部MRI圖像分割算法,該算法充分利用圖信號的優(yōu)越性,結合圖空間信息和像素強度信息,在實驗中獲得較好的效果。該算法首先通過超體素方法對圖像進行細化分割,獲得尺寸均勻的超像素。然后將超像素看成頂點,映射為圖信號進行平滑濾波,進一步抑制超像素中的噪聲偏場,最后通過二次映射,獲得分割結果。本文提出的方法可以有效克服噪聲和偏場影響,相較于圖濾波器聚類方法有更高的分割準確度和更強的算法魯棒性。
【圖文】：

信號基本理論圖信號的定義慮這樣一個數(shù)據(jù)集，元素數(shù)量為 N，數(shù)據(jù)之間的某些關系信息已知。例如體的偏好以及個體間的友誼關系，作者發(fā)表的論文數(shù)量以及其合作者之間站文章的主題以及其文章中超鏈接的互相引用關系[53]。諸如上述的例子都式 G = (V, A)來表示，其中 V 表示的是頂點集合，數(shù)據(jù)集中每個元素對應A 表示是帶權重的鄰接矩陣，Anm表示的從 vm指向 vn有向邊的權值，表示的關系。在有向圖中，所有指向頂點vn的點稱為頂點vn的鄰域，記為Nn={m|A般情況下，數(shù)據(jù)集中的元素是由各頂點產(chǎn)生的多維向量，圖信號則定義為 到復數(shù)集合 C 的映射：:n ns v C v s個信號都是同構的 N 維復數(shù)值向量，圖信號可以用如下數(shù)字形式表示：0 1{ : ( , , ) , }TN nS s s s s s C i與底層圖 G = (V, A)中的頂點 vi代表的數(shù)據(jù)相對應，信號空間 S 為復數(shù)域

信號基本理論圖信號的定義慮這樣一個數(shù)據(jù)集，元素數(shù)量為 N，數(shù)據(jù)之間的某些關系信息已知。例如體的偏好以及個體間的友誼關系，，作者發(fā)表的論文數(shù)量以及其合作者之間站文章的主題以及其文章中超鏈接的互相引用關系[53]。諸如上述的例子都式 G = (V, A)來表示，其中 V 表示的是頂點集合，數(shù)據(jù)集中每個元素對應A 表示是帶權重的鄰接矩陣，Anm表示的從 vm指向 vn有向邊的權值，表示的關系。在有向圖中，所有指向頂點vn的點稱為頂點vn的鄰域，記為Nn={m|A般情況下，數(shù)據(jù)集中的元素是由各頂點產(chǎn)生的多維向量，圖信號則定義為 到復數(shù)集合 C 的映射：:n ns v C v s個信號都是同構的 N 維復數(shù)值向量，圖信號可以用如下數(shù)字形式表示：0 1{ : ( , , ) , }TN nS s s s s s C i與底層圖 G = (V, A)中的頂點 vi代表的數(shù)據(jù)相對應，信號空間 S 為復數(shù)域
【學位授予單位】：東南大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：TP391.41;TN713

【相似文獻】

相關期刊論文 前10條

1 徐瑞娟;;彈性飛機與飛行控制系統(tǒng)間的耦合及結構濾波器的設計[J];飛行力學;1987年04期

2 А.М.Жаров ,идр. ,秦玉建;采用不同材料制作的超高頻調頻線路用中頻SAW濾波器[J];壓電與聲光;1988年05期

3 王彥順;常增益遞推濾波器的輸出誤差[J];宇航學報;1988年04期

4 于浩平,景中起,燕公韜;用FIR濾波器實現(xiàn)的相位均衡[J];通信學報;1988年01期

5 何振亞,王華奎;具有可調誤差平滑系數(shù)的自適應遞歸濾波器[J];電子學報;1988年02期

6 王彥順;常增益遞推濾波器的次參數(shù)選擇[J];宇航學報;1989年01期

7 趙賀;電力系統(tǒng)濾波器的實用設計方法[J];電網(wǎng)技術;1989年01期

8 倪林林,焦保利;雙調諧慮波器參數(shù)設計[J];電網(wǎng)技術;1989年03期

9 吳詩其,李樂民;電視數(shù)字伴音信道全程優(yōu)化設計[J];電子科技大學學報;1989年06期

10 吳須大;射電天文保護濾波器[J];中國空間科學技術;1989年06期

相關會議論文 前10條

1 時芳;康明才;黃錦安;馬世賢;;高壓直流輸電系統(tǒng)三調諧濾波器參數(shù)變化對調諧頻率影響[A];電工理論與新技術學術年會論文集[C];2005年

2 周志剛;王怡浩;;化工行業(yè)的高壓濾波器的設計及諧波冶理[A];2017年電網(wǎng)節(jié)能與電能質量論文集[C];2017年

3 楊裕媛;殷興輝;;矩形波導E面濾波器參數(shù)性能分析[A];2009年全國微波毫米波會議論文集（上冊）[C];2009年

4 田棟;陳遠知;;CIC濾波器補償方法研究與性能分析[A];第十二屆全國信號和智能信息處理與應用學術會議論文集[C];2018年

5 湯宇偉;吳林晟;邱良豐;毛軍發(fā);;公度線濾波器的自動化設計調試方法[A];2017年全國天線年會論文集（上冊）[C];2017年

6 張彪;丁海;林顯添;孟弼慧;;混合模射頻腔體濾波器的設計[A];2017年全國天線年會論文集（上冊）[C];2017年

7 陳渝;;車載直流有刷電機傳導電磁干擾的濾波分析與設計[A];新型汽車工程塑料——正確的設計和制造工藝高研班論文集[C];2015年

8 何偉梁;張彥;;基于FIR濾波器理論的陣列波束賦形方法研究[A];2017年全國天線年會論文集（下冊）[C];2017年

9 朱華濤;王榮;方濤;項鵬;蘇國瑞;武為江;朱慧慧;;濾波參數(shù)對光閾值器性能影響的實驗研究[A];全國第17次光纖通信暨第18屆集成光學學術會議——數(shù)字和電子子系統(tǒng)、數(shù)字傳輸系統(tǒng)專輯[C];2015年

10 馬孜卓;王一博;武紹江;常旭;;微地震數(shù)據(jù)去噪方法研究[A];2017中國地球科學聯(lián)合學術年會論文集（三十三）——專題63：微地震監(jiān)測與反演[C];2017年

相關博士學位論文 前10條

1 李林;LCTL型有源電力濾波器的電網(wǎng)同步與控制策略研究[D];哈爾濱工業(yè)大學;2018年

2 杜林;新型微波/毫米波基片集成波導濾波器[D];西安電子科技大學;2017年

3 李錦彬;基于預測控制有源電力濾波器關鍵技術研究[D];福州大學;2017年

4 陳冬冬;高性能模塊化并聯(lián)有源電力濾波器若干關鍵技術研究[D];浙江大學;2018年

5 桂鑫;基于共軛干涉濾波的光學氣體傳感方法的研究[D];武漢理工大學;2015年

6 高云廣;礦井電網(wǎng)有源電力濾波器電流控制策略研究[D];太原理工大學;2017年

7 郭繼昌;電流模式對數(shù)域濾波器的研究與實現(xiàn)[D];天津大學;2003年

8 劉飛;中高壓系統(tǒng)并聯(lián)型混合有源電力濾波器研究[D];華中科技大學;2005年

9 郭自勇;有源電力濾波器檢測與控制技術的研究及應用[D];湖南大學;2007年

10 官雪輝;無線通信微波雙頻帶通濾波器研究[D];上海大學;2007年

相關碩士學位論文 前10條

1 陳豪;基于濾波器的隧道遠程變頻通風控制技術研究[D];重慶交通大學;2016年

2 高瑞;大功率有源電力濾波器研制[D];合肥工業(yè)大學;2018年

3 代莎;基于LCL濾波器的光伏發(fā)電并網(wǎng)系統(tǒng)的研究[D];西華大學;2018年

4 楊波;基于LCL濾波器的690V靜止同步無功補償器控制策略研究[D];哈爾濱工業(yè)大學;2018年

5 王胡;混合有源電力濾波器拓撲結構及電流跟蹤控制研究[D];湖北工業(yè)大學;2018年

6 曠俊;基于CDTA的高階濾波器[D];湖南大學;2015年

7 陳冠錦;寬帶光學濾波器的傳輸特性及優(yōu)化設計研究[D];蘇州大學;2018年

8 蔣黎陽;可重構SIW濾波器的小型化研究[D];杭州電子科技大學;2018年

9 孟杰;SVG的LCL濾波器設計及其控制策略研究[D];西安理工大學;2015年

10 袁偉強;射頻微帶濾波器的研究與設計[D];廣西師范大學;2018年

本文編號：2622440