论文题目: 基于模糊马尔可夫场的图像分割算法研究
论文类型: 博士论文
论文专业: 生物医学工程
作者: 颜刚
导师: 陈武凡
关键词: 模糊集,广义模糊集,马尔可夫场,模糊马尔可夫场,参数估计
文献来源: 第一军医大学
发表年度: 2005
论文摘要: 医学图像的分割,就是将感兴趣区从背景中分割开来,或将不同的感兴趣区互不交迭地区分开来。图像分割是其他医学图像处理与模式识别问题,如特征量化、特征配准、三维重建等的前处理技术,并可以为临床诊断和辅助治疗提供有力的支持。尤其是,对心肺脏器的序列图像来说,分割是其运动估计的主要技术之一,因此对感兴趣区的分割研究具重要价值,也是国内外学者的研究热点问题。 本文深入讨论了基于模糊集和基于马尔可夫场的分割算法,这是分割中的两大主流算法。对于基于模糊集的算法,主要讨论模糊集在图像处理应用中的有关问题,如隶属度的选择、去模糊化方法以及模糊贝叶斯决策等。而对于模糊集的三大框架定理只涉及到分解定理,因为模糊集依赖分解定理与普通集联系起来。模糊集的核心是打破常规思维中的非此即彼的逻辑,即排中律,引入模糊逻辑。当做决策时,一旦做出错误的决策,算法很难从相反的方向走到正确的方向上,这就是经典的二值逻辑。所以,初始决策时,不必作出确定的回答,而是以不同程度作出多种决策,在算法迭代中逐步修正,最终作出正确的决策,这是个渐变的过程,是一个从量变到质变的过程。作者认为,这是模糊集方法的核心指导思想。 基于马尔可夫场的图像分割算法一直以来备受人们的青睐,马尔可夫场因其能有效的刻划图像的空间相关性,又因为理论与性质完善,所以在图像处理中广泛应用,特别是图像分割。图像具有空间上高度相关的性质,很多的分割算法都试图将图像的空间信息引入到图像分割算法中,也取得了很好的效果。但是,马尔可夫随机场的联合分布,即Gibbs分布本身就是利用空间信息建立起来的,它描述图像的空间信息更直接、有效。从1984年Geman S开创性的利用马尔可夫场到图像分割以来,每年都有一些基于马尔可夫场的分割算法涌现出
论文目录:
摘要
ABSTRACT
目录
第一章 概述
1．1 图像分割的意义
1．2 分割算法综述
1．2．1 阈值法
1．2．2 基于边缘检测的分割
1．2．3 基于像素分类的分割
1．2．4 基于模糊集理论的分割
1．2．5 基于随机场的算法
1．2．6 基于形变模型的分割
1．2．7 基于图谱引导的分割方法
1．2．8 其他分割方法
1．3 医学图像的评估
第二章 数学理论
2．1 模糊集和广义模糊集
2．1．1 模糊集的有关定义及其性质
2．1．2 隶属度函数的选择
2．1．3 去模糊化方法
2．1．4 模糊贝叶斯方法
2．1．5 模糊聚类
2．1．6 广义模糊集
2．2 马尔可夫随机场理论
2．2．1 基本概念
2．2．2 常用的马尔可夫模型
2．2．3 基于马尔可夫场的分割算法的参数估计
2．2．4 优化方法
2．3 模糊随机变量基本概念
第三章 基于马尔可夫场的图像分类数的自适应估计
3．1 算法回顾
3．2 基于隐马尔可夫模型的自适应联合能量准则
3．3 参数估计
3．4 优化方案
3．5 算法和试验评估
第四章 基于模糊马尔可夫随机场的图像分割新算法
4．1 引言
4．2 模糊马尔可夫随机场
4．3 模型建立
4．3．1 先验分布
4．3．2 隶属度函数
4．3．3 似然分布
4．4 参数估计
4．5 图像分割
4．6 试验
4．7 结论与讨论
第五章 广义模糊Gibbs随机场与MR图像分割算法研究
5．1 引言
5．2 广义模糊集与广义模糊Gibbs随机场
5．2．1 建立广义模糊类
5．2．2 广义模糊Gibbs随机场
5．3 分割算法与实验
5．3．1 算法描述
5．3．2 实验
5．4 结论与讨论
第六章 总结与展望
参考文献
完成和发表的论文
致谢
发布时间: 2006-01-06
参考文献
- [1].基于模糊随机模型的磁共振脑部图像分割算法研究[D]. 李彬.第一军医大学2007
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