本文關(guān)鍵詞：CT圖像邊緣提取算法及質(zhì)量評(píng)估分析研究

  更多相關(guān)文章： 邊緣檢測(cè) 梯度算子 分水嶺變換 質(zhì)量評(píng)估

【摘要】：如今,計(jì)算機(jī)技術(shù)已經(jīng)深深滲入到醫(yī)學(xué)診療中,電子計(jì)算斷層掃描(CT)技術(shù)就是計(jì)算機(jī)技術(shù)與醫(yī)學(xué)放射診療相結(jié)合的產(chǎn)物。因?yàn)镃T技術(shù)具有高分辨能力和遠(yuǎn)勝于一般X線掃描的定性診斷準(zhǔn)確性而被廣泛應(yīng)用于醫(yī)學(xué)診療中,因而針對(duì)CT圖像的處理與研究也越來(lái)越多。為了讓CT圖像能更好地應(yīng)用于臨床診斷和醫(yī)學(xué)研究,需要對(duì)CT圖像進(jìn)行處理與目標(biāo)區(qū)域分割。本文對(duì)中值濾波和均值濾波進(jìn)行了探討,同時(shí)針對(duì)經(jīng)典的梯度算子進(jìn)行了分析,選取Sobel梯度算子來(lái)進(jìn)行CT圖像邊緣提取,提出了基于Sobel梯度算子的邊緣檢測(cè)算法的改進(jìn)算法。本文將傳統(tǒng)Sobel梯度算子的卷積模板的兩方向梯度擴(kuò)展為四方向梯度,并結(jié)合迭代法所求的閾值求取圖像的區(qū)域邊緣。本文還通過(guò)對(duì)圖像集進(jìn)行測(cè)試,驗(yàn)證了改進(jìn)算法在時(shí)間效率方面優(yōu)于傳統(tǒng)算法；且通過(guò)同一圖像對(duì)不同閾值進(jìn)行圖像邊緣提取,驗(yàn)證了最佳閾值法所得圖像邊緣最準(zhǔn)確。為了解決傳統(tǒng)分水嶺分割圖像算法的過(guò)分割現(xiàn)象,本文提出了一種改進(jìn)的基于開閉運(yùn)算的分水嶺變換混合分割算法來(lái)對(duì)CT圖像進(jìn)行分割。對(duì)多組圖像分別進(jìn)行傳統(tǒng)分水嶺算法和改進(jìn)的混合算法的仿真對(duì)比結(jié)果顯示,改進(jìn)的混合算法最后的分割區(qū)域明顯減少,準(zhǔn)確性得到了提高。本文通過(guò)對(duì)CT成像技術(shù)原理與相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行分析,選取了噪聲、空間分辨率、密度分辨率和偽影作為CT圖像質(zhì)量評(píng)估的因子。分析了影響CT圖像質(zhì)量的設(shè)備參數(shù)和掃描參數(shù)對(duì)各評(píng)估因子的影響情況并通過(guò)不同CT圖像進(jìn)行了實(shí)例分析。
【關(guān)鍵詞】：邊緣檢測(cè) 梯度算子 分水嶺變換 質(zhì)量評(píng)估
【學(xué)位授予單位】：西南交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP391.41;R814
【目錄】：

• 摘要6-7
• Abstract7-10
• 第1章 緒論10-15
• 1.1 課題研究背景和意義10-11
• 1.1.1 引言及問(wèn)題的提出10-11
• 1.1.2 準(zhǔn)備解決的問(wèn)題11
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-13
• 1.2.1 CT技術(shù)的發(fā)展及現(xiàn)狀11-12
• 1.2.2 圖像邊緣提取國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-13
• 1.3 論文的結(jié)構(gòu)安排及主要工作13-15
• 第2章 CT圖像預(yù)處理15-21
• 2.1 CT圖像基本知識(shí)簡(jiǎn)介15-17
• 2.1.1 CT成像技術(shù)15-16
• 2.1.2 DICOM數(shù)據(jù)格式16-17
• 2.2 濾波去噪17-20
• 2.2.1 中值濾波算法17-19
• 2.2.2 均值濾波算法19-20
• 2.3 本章小結(jié)20-21
• 第3章 改進(jìn)的基于Sobel梯度算子的邊緣檢測(cè)算法21-39
• 3.1 基于梯度算子的邊緣檢測(cè)21-25
• 3.1.1 Sobel梯度算子21-23
• 3.1.2 Roberts梯度算子23-24
• 3.1.3 Prewitt梯度算子24-25
• 3.2 改進(jìn)的基于sobel梯度算子的邊緣檢測(cè)算法思想25-28
• 3.3 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)28-38
• 3.3.1 仿真平臺(tái)及實(shí)驗(yàn)環(huán)境28-29
• 3.3.2 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)及測(cè)試數(shù)據(jù)29-30
• 3.3.3 算法實(shí)現(xiàn)及實(shí)驗(yàn)結(jié)論30-38
• 3.4 本章小結(jié)38-39
• 第4章 改進(jìn)的基于開閉運(yùn)算的分水嶺混合分割算法39-49
• 4.1 開閉運(yùn)算39-43
• 4.1.1 腐蝕與膨脹39-42
• 4.1.2 開運(yùn)算和閉運(yùn)算42-43
• 4.2 傳統(tǒng)分水嶺算法43-44
• 4.3 改進(jìn)的混合分割算法44-45
• 4.4 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)45-48
• 4.4.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)及測(cè)試數(shù)據(jù)45
• 4.4.2 算法實(shí)現(xiàn)及實(shí)驗(yàn)結(jié)論45-48
• 4.5 本章小結(jié)48-49
• 第5章 CT圖像質(zhì)量評(píng)估分析49-60
• 5.1 影響CT圖像質(zhì)量的主要因素49-51
• 5.2 CT圖像質(zhì)量評(píng)估方法51-52
• 5.3 CT圖像質(zhì)量評(píng)估因子52-57
• 5.4 實(shí)例分析57-59
• 5.4.1 不同CT圖像處理前對(duì)比57-58
• 5.4.2 相同CT圖像處理前后對(duì)比58-59
• 5.5 本章小結(jié)59-60
• 總結(jié)與展望60-62
• 本文工作總結(jié)60
• 未來(lái)工作展望60-62
• 致謝62-63
• 參考文獻(xiàn)63-67
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文67

【相似文獻(xiàn)】

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