基于模糊增强的医学超声图像分割

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1、项士毕业论丈基于模糊增强的医学超声图像分割硕士研究生：王建栋指导教师：陈武凡摘要超声图像诊断是与x线CT、同位素扫描、核磁共振(MRI)等一样重要的医学图像诊断手段。然而，医学超声图像因对比度较低、形成过程产生的独有的斑点噪声等影响了手动与计算机辅助分析的效果，尤其是影响了计算机定量测量的效果。为了使超声图像便于进行手动与计算机辅助分析，本文对超声图像进行模糊增强，作为临床医生诊断与计算机分析的一个预处理。图像增强技术是数字图像处理中的一项基本技术，是图像处理系统中预处理部分的重要一环。数字图像增强的结果直接影响到图像的高级处理和解释。本文在分析、总结现有

2、的图像增强技术的基础上，根据人眼的视觉特性，提出了一种新的图像增强算法：模糊增强算法。普通的图像增强技术往往会损失图像中的一些有用细节，而且又事先不能精确地知道想要的直方图分布。模糊集合理论为解决由不确定因素所造成的复杂系统及其决策过程提供了理论背景。该方法利用模糊集合理论作为理论背景，将图像看作是一个模糊集合，引入过程控制参数，通过改变过程控制参数，有利于实现优化处理，可以对超声图像的对比度显著增强。从超声图像中有效分割出感兴趣区，是超声图像诊断的重要前提与基础，通过对器官的边界和边界内部变化情况的分析，可以得出疾病诊断结果。图像分割主要是指将图像划分并

3、标记成各具特性的不同区域并提取出感兴趣目标的技术，其研究多年以来一直受到人们的高度重视。由于待分割图像的可变性比较大，再加上噪声的存在，构成了图像分割所面临的主要困难。与CT和MRI等医学图像相比，超声图像的图像质量较差，相对难以进行摘耍图像分割。研究超声图像的增强算法，并以此为基础建立超声图像的分割算法，是必要的。然而超声图像中存在的特殊的斑点噪声，影响了手动与计算机辅助分析的效果，尤其是影响了基于阙值的图像分割的效果。当体内存在着大量散射体时，斑点的统计特性服从Rayleigh分布。超声图像由于其斑点噪声与纹理的存在，而使基于阈值的分割方法难以获得满意

4、的效果，往往分割出来的结果内部存在着大量的孤立点。本文引入马尔可夫随机场和Gibbs随机场作为先验模型后，使对图像全局相关信息的利用与求解就可以转化为简单的局部问题来处理，使贝叶斯分割算法更具有实用性。引入相邻象素间的空间约束信息，可以有效地抑制斑点噪声的影响，消除分割结果中的杂散孤立点。本文围绕着图像增强与图像分割这两个中心问题进行了研究，提出了医学超声图像的模糊增强算法，可以增强医学超声图像的对比度。并根据超声图像中斑点的统计特性，将斑点亮度建模为高斯分布，并运用马尔可夫随机场与最大后验估计算法，对模糊增强后的医学超声图像进行了成功分割，实验结果证明垓

5、方法能有效的抑制噪声的影响，达到了预期的图像增强与图像分割的效累。关键词：超声模糊增强分割马尔可夫随机场硕士毕业论文SegmentationofUltrasoundimageswithFuzzyEnhancementName：WANGJian-dongSupervisor：CHENWu—fanABSTRACTUltrasoundimagediagnosisisanimportantmedicalimagediagnosismeanslikex—myCT．isotopescanningandMIu．Tofacilitatenmnualorcomputer-a

6、idsanalysis．inthispaper,wemakeafuzzy-enhancementontheultrasoundimagesasapreprocessorofthecliniciandiagnosingandthecompmesaidsanalyzing．However,ultrasoundB·SCanimagesoftenhavelowcontrastandthecharacteristicspecklenoiseThesecausemajorproblemsforimageanalysis，bothbymanualandcomputer-

7、aidedtechniques，particularlythecomputationofquantitativemeasllremems．Imageenhancementisoneessentialtechniqueofthedigitalimageprocessingtechniques．Itisanimportantlinkintheimageprocessingsystem；moreover，itsresulthasdirectrelationswittlthehigh—levelprocessandrelationswithunderstandof

8、theimage．Thispaperpresentsanewfuz