医学图像边界检测与轮廓线提取
基于VC++图像阈值分割与轮廓提取技术研究与实现
基于VC++的图像阈值分割与轮廓提取技术的研究与实现摘要：目前，随着计算机图像处理技术的飞速发展，医学图像分割技术在医疗诊断中的应用也越来越广泛。
本文分析了区域的图像分割算法，提出了结合距离正则化的水平集演化模型的自适应算法，基于vc++6.0软件对人体心脏核磁共振图像进行了仿真实验分析。
关键词：图像分割；医学图像；仿真实验中图分类号：tp391.41 文献标识码：a 文章编号：1007-9599 （2012） 24-0028-031 基于区域的图像分割算法概述1.1 阈值分割算法阈值分割算法具有多种优点，包括简单便捷、性能高效等，对于目标背景与灰度级之间存在明显差异的图像来说，图像分割的效果比较理想。
阈值分割算法的应用首先要对图像进行部分预处理，为后期图像分割提供相关准备。
阈值分割算法在医学图像分割中经常用于身体骨骼、皮肤组织等医学图像。
但是，阈值分割算法也存在部分缺点，如果将阈值分割应用于灰度值差异不够明显，以及图像中噪声分布不均匀的图像中，其效果却不尽理想。
而且，阈值的选取对于医学图像的分割起着决定性作用，因此，阈值的选取也是至关重要的步骤。
1.2 区域生长及分裂合并算法区域生长算法的特点是图像分割步骤简单，经常用于对医学图像中的小部分组织进行图像分割，例如肿瘤分割、伤疤分割等等。
如果将区域生长算法与其他算法结合应用，将会达到事半功倍的分割效果。
区域生长算法的缺点是其对于图像噪声极为敏感，而且需要人工手动得到种子点。
区域分裂合并算法与区域生长算法的理念不尽相同，区域分裂合并算法是通过对图像的不断分裂得到图像的各个区域，这些区域之间具有一定的关联性，各个区域中相邻的部分根据合并准则完成合并。
1.3 分类器及聚类算法分类器包括参数分类器与非参数分类器两种。
典型的非参数分类器有parzen窗、k近邻等；而贝叶斯分类器为参数分类器的典型代表。
分类器的优点较多，包括能够有效降低算法的计算量，也不需要进行迭代运算，从而提高算法效率等等。
轮廓测试是什么原理的应用
轮廓测试是什么原理的应用一、什么是轮廓测试轮廓测试是一种用来检测图像边缘的技术，它可以识别出图像中的目标物体，并将其边缘提取出来。
轮廓测试使用图像处理算法，通过对图像进行一系列形态学操作和阈值处理，来寻找物体的边界。
二、轮廓测试的原理轮廓测试基于边缘提取的原理，通过计算图像中每个像素点的梯度和方向，来找到边缘上的像素点。
这些像素点连起来就形成了物体的轮廓。
轮廓测试的具体步骤如下：1.将原始图像转换为灰度图像：由于灰度图像只有一个通道，更容易进行后续处理。
2.对图像进行高斯滤波：通过高斯滤波可以减少图像中的噪声，使得边缘检测更加准确。
3.进行边缘检测：常用的边缘检测算法有Sobel算子、Canny算子等。
这些算法根据图像中像素点的梯度和方向来确定是否为边缘点。
4.对检测到的边缘进行形态学操作：形态学操作包括膨胀和腐蚀，可以滤除边缘之间的噪声，并将断开的边缘点连接起来。
5.进行轮廓检测：根据图像中的边缘点，利用连通域分析算法，可以找到物体的轮廓。
轮廓是由一组像素点所组成的闭合曲线。
三、轮廓测试的应用轮廓测试可以应用于许多领域，下面列举了一些常见的应用场景：1.目标检测：通过轮廓测试可以识别图像中的目标物体，并对其进行定位和测量。
这在计算机视觉、机器人学等领域是一个重要的应用，可以用于机器人的控制和导航。
2.物体计数：在一幅图像中，可以利用轮廓测试来计数目标物体的个数。
这在监控系统、智能交通系统等领域非常有用。
3.缺陷检测：轮廓测试可以用于检测产品的缺陷，例如电子元件、制造业产品等。
通过分析物体的轮廓形状和面积，可以检测出缺陷并进行分类。
4.手势识别：通过利用轮廓测试，可以识别手的形状和动作，实现手势控制。
这在虚拟现实、游戏和人机交互等领域具有广泛的应用。
5.图像分割：轮廓测试可以帮助将图像分割成不同的区域，用于图像分析和处理。
例如，在医学图像中，可以利用轮廓测试将人体器官和肿瘤分离出来，进行进一步的分析与诊断。
医疗影像处理中的医学图像分割技术教程
医疗影像处理中的医学图像分割技术教程在医学影像处理中，医学图像分割是一个重要的技术领域。
它涉及将医学图像中感兴趣的区域分离出来，以便进行进一步的诊断和分析。
医学图像分割可以帮助医生识别病变的位置和形状，从而更准确地进行诊断和治疗。
本文将介绍一些常见的医学图像分割技术和其应用。
1. 阈值分割阈值分割是最简单的图像分割方法之一。
它基于图像中像素的不同灰度值，并根据预先设定的阈值将图像分成两个或多个不同的区域。
这种方法适用于图像中病变和正常组织的灰度差异较大的情况。
但是，在一些图像中，不同组织或病变的灰度差异很小，使用阈值分割可能无法得到满意的结果。
2. 区域生长算法区域生长算法是基于像素的相似性进行分割的方法。
它从一个种子点开始，逐渐扩展区域并与相邻像素进行比较。
如果相似性满足预先设定的条件，则将其添加到当前区域中。
该方法适用于病变边缘比较清晰，具有连续性的情况。
但是，如果图像中存在一些边缘不明显或互相重叠的病变，区域生长算法可能会导致错误的分割结果。
3. 边缘检测和描绘边缘检测是一种常见的图像处理方法，用于检测图像中不同区域之间的边界。
在医学图像分割中，边缘检测可以帮助医生识别病变的轮廓和形状。
常用的边缘检测算法包括Sobel算子、Canny算子等。
检测到的边缘可以通过描绘线或多边形来表示，以实现图像的分割。
4. 主动轮廓模型主动轮廓模型是一种基于能量最小化的图像分割方法。
它通过在图像中放置一个具有弹性的轮廓线，并利用能量最小化算法来调整轮廓，以最好地适应图像中的边界和纹理。
主动轮廓模型适用于复杂的病变或器官分割，可以通过人工干预来提高分割的准确性。
5. 基于机器学习的方法近年来，基于机器学习的方法在医学图像分割中得到了广泛的应用。
这些方法利用大量的标注数据进行训练，并根据输入图像的特征来预测每个像素的类别。
常见的机器学习算法包括支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）等。
机器学习方法在分割准确性和自动化程度方面具有优势，但是需要大量的训练数据和计算资源。
基于边缘检测和最大互信息的医学图像配准算法
１ 传统医学 图像配 准的步骤
配准是 由特 征空 间 、搜 索算 法 、相似性 测度 等各个部 分组 合而 成 。配准 的方法 也是 多种 多样 。对 配准
张裕 ，刘佳佳 ，石翠萍 ，徐春伟
（ 齐齐哈尔大学 通信 与电子工程学院 ，黑龙 江 齐齐哈尔 １ １０ ６ ０ ６）
摘要 ：在ｌ 床上 ， 使用 多种成像技术并适 当地将其扣 以融合 ，可为临床诊 断和手术治疗提供更加全面准确的信息 。 １ 而图像配准是融合技术 中需要先期解决 的问题 ，也是融合 的关键部分 。本文提出 了一种基于 Ｄ Ｐ的医学 图像配准 Ｓ
第 ２ 卷第 ｌ ７ 期
２１ 年 １ ０ １ 月
齐 齐 哈 尔 大 学 学 报
Ｊ ｕ ｎ ｌ ｆ ｑ ｈ ｒＵｎ ｖ ｒ ｉ ｏ ｒ ａ ｉ ａ ｉｅ ｓｔ ｏ Ｑｉ ｙ
Ｖｏ ．７Ｎｏ １ １ ． ． ２
Ｊ ｎ ，０１ ａ． ２ １
基于边缘检测和最大互信 息的医学 图像 配准算法
的是两 幅图像重叠 后灰 度对 （ ） ， 的边 缘概 率 。
在单幅图像的边缘信息熵和两幅图像的边缘信息联合熵 的基础上 ， 仿照经典的互信息的定义方法来定 义带有边缘信息的互信息睁 。两幅图像之间像带有边缘信息的互信息可以定义为 问
’
， ，） Ｈ ） ’ ） ’ Ｙ ‘ 】＝ ’ ＋ （ 一 ，） ， ｙ
（） ５
新的基于互信息与边缘检测的医学图像配准方法既利用了原始图像 的灰度互信息，又利用了图像二维
水平面上的像素之间关系 ，用原图像的边缘 ，然后对互信息的配准测度进行改进 ，具有较好的效果 。
基于计算机视觉测量技术的图像轮廓提取方法研究
基于计算机视觉测量技术的图像轮廓提取方法研究一、本文概述随着计算机视觉技术的快速发展，其在工业测量、医疗诊断、自动驾驶等众多领域的应用日益广泛。
图像轮廓提取作为计算机视觉中的一项关键技术，对于实现目标的识别、定位、跟踪等任务具有重要意义。
本文旨在研究基于计算机视觉测量技术的图像轮廓提取方法，以提高轮廓提取的准确性和效率。
本文将回顾传统的图像轮廓提取方法，如边缘检测算子、阈值分割等，并分析其优缺点。
在此基础上，本文将探讨基于现代计算机视觉测量技术的轮廓提取方法，如基于深度学习的轮廓检测算法、基于结构光的三维轮廓测量技术等。
这些新方法在轮廓提取的准确性和鲁棒性方面具有显著优势，能够更好地适应复杂多变的实际应用场景。
本文将详细介绍所研究的图像轮廓提取方法的具体实现过程，包括预处理、特征提取、轮廓检测等步骤。
本文将通过实验验证所提出方法的有效性，并与传统方法进行比较，以展示其在实际应用中的优势。
本文还将探讨基于计算机视觉测量技术的图像轮廓提取方法在未来可能的发展方向和挑战。
随着深度学习、三维重建等技术的不断进步，轮廓提取方法将在更多领域发挥重要作用，为实现更智能、更高效的图像处理和分析提供有力支持。
二、图像轮廓提取基础理论图像轮廓提取是计算机视觉测量技术中的关键步骤，其目标是识别并描绘出图像中物体的边缘或边界。
这些轮廓信息对于理解图像内容、进行物体识别、三维重建等任务至关重要。
图像轮廓提取主要基于边缘检测算法和轮廓跟踪算法。
边缘检测算法是轮廓提取的基础，它通过对图像中像素强度的突变进行检测，从而找到边缘位置。
经典的边缘检测算子包括Sobel、Prewitt、Roberts、Canny等。
这些算子通过计算图像在水平和垂直方向上的梯度强度，来判定像素是否属于边缘。
其中，Canny算子以其良好的噪声抑制能力和边缘定位精度，在实际应用中得到了广泛应用。
轮廓跟踪算法则是在边缘检测的基础上，通过连接相邻的边缘像素，形成连续的轮廓线。
核线影像生成 代码
核线影像生成代码核线影像生成是一种应用于医学领域的技术，可以通过计算机对图像进行处理和分析，提取出人体部位的轮廓线，从而生成一个数字化的核线影像。
这个影像具有很高的精度和准确性，可用于医生对病人进行诊断和治疗。
核线影像生成的主要技术是基于图像处理技术，利用计算机软件对医学图像进行处理和分析，提取出轮廓线，生成数字化的核线影像。
具体来说，核线影像生成的步骤如下：1.图像采集：首先需要采集到人体部位的医学图像，可以使用X 光、CT、MRI等医学成像设备进行采集。
2.预处理：对采集到的医学图像进行预处理，包括去除噪点、平滑处理、增强图像对比度等操作。
3.边缘检测：利用图像处理算法对图像进行边缘检测，提取出医学图像中重要的轮廓线。
4.线段识别：通过线段检测算法对提取出的轮廓线进行识别，找出有意义的线段。
5.直线拟合：对识别出的线段进行直线拟合，获得各种有用的参数，如直线长度、位置、斜率等。
6.齐次坐标变换：将数字化的核线转换到齐次坐标空间进行处理和计算。
7.影像重建：将计算出的齐次坐标恢复到原始图像空间中，生成数字化的核线影像。
核线影像生成技术的应用非常广泛，可以用于各种医学领域的诊断和治疗。
例如，核线影像可以用于肿瘤识别、骨折诊断、疾病监测等领域。
同时，核线影像生成技术也可以用于医学教育和研究，帮助医学学生和研究人员更好地理解人体结构和病理情况。
总的来说，核线影像生成技术是一种非常重要的医学图像处理技术，它可以帮助医生更准确地进行疾病诊断和治疗，为患者提供更好的医疗保障。
同时，这项技术也在不断地发展和完善，相信在未来的日子里将会得到更广泛的应用和推广。
轮廓识别技术在人像提取中的应用
轮廓识别技术在人像提取中的应用近年来，随着计算机技术的不断发展，轮廓识别技术在人像提取中的应用也越来越广泛。
在数字图像处理中，人像提取是一项非常重要的任务。
其目的是将数字图像中的人物从背景中分割出来，并且可以在其他应用领域中得到广泛的应用。
而轮廓识别技术在人像提取中的应用，可以使得图像的提取更加准确，有效。
1. 轮廓识别技术简介轮廓识别是图像处理中的一种重要技术，可以对图像中的轮廓进行高准确度的提取。
在数字图像处理中，轮廓通常是由图像中的梯度计算或者边缘检测算法来产生的。
轮廓检测技术可以较好地提取出目标物体的轮廓，对于人像提取，这一技术可以更加准确地提取出人物的轮廓，避免一些误差的产生。
2. 轮廓识别技术在人像提取中的应用轮廓识别技术在人像提取中的应用非常广泛。
在很多情况下，图像中的背景比人物更加复杂，这时候只有通过轮廓识别来实现对人物的提取。
不仅如此，在一些场景下，人体轮廓有着不同的形状，如在各种体型的人物上或者在不同的动作下，人物的轮廓都是不同的。
这时候，轮廓识别技术可以快速准确地提取出目标人物的轮廓。
此外，在漫画、动漫、广告等领域中，人像提取也是非常常见的需求。
在这些领域中，轮廓识别技术可以实现对图像中的人物进行快速准确的提取，并且可以进行后续的图像处理操作，如图片合成，背景替换等等。
3. 轮廓识别技术的发展随着计算机技术的不断发展，轮廓识别技术也得到了很大的发展。
传统的轮廓识别技术采用图像边缘检测算法实现，主要基于梯度的计算来实现。
但是，这种方法不仅计算量大，噪声干扰也比较严重，导致提取结果有可能出现误差。
随着深度学习技术的发展，一些新的轮廓识别技术也得到了广泛的应用。
比如基于人工神经网络的方法，可以自动提取图像中的轮廓，并且可以很好地抑制图像中的干扰。
另外，也有一些基于材质或者几何特征来生成轮廓的方法，这种方法可以避免传统边缘检测算法的缺点。
4. 总结作为数字图像处理的一项重要任务，人物提取在实际应用中起着非常重要的作用。
轮廓跟踪算法
轮廓跟踪算法
轮廓跟踪算法是图像处理和计算机视觉领域中常用的技术。
它可以在图像中提取出物体的边缘轮廓，并且将其进行分析和处理，从而达到目的。
轮廓跟踪算法的基本原理是基于图像中的颜色、形状、纹理等特征，通过对物体的边缘进行分析，得出物体的轮廓。
这个过程中的关键步骤就是找出图像中边缘的像素点，从而构成边缘的曲线。
常见的轮廓跟踪算法主要有追踪边缘算法和链码算法。
追踪边缘算法主要是从图像中选取一点作为起点，然后按照一定的规则，向周围的像素点扩展，直到找到完整的轮廓。
常用的方法是从上、下、左、右四个方向依次扫描像素点，找到第一个黑色像素点，作为起点。
然后对该点进行扩展，分别向各个方向寻找与该点相邻的边缘像素点，不断迭代并记录下轮廓上的点集，直到回到起点为止。
这种算法简单易用，适用于大部分图像。
综上所述，轮廓跟踪算法是一种能够在图像中检测物体轮廓的有效方法。
它的应用广泛，包括医学影像、自动驾驶、机器视觉和计算机图形处理等领域。
虽然这些算法相对简单，但它们仍然是最常用和最有效的轮廓识别技术之一，未来仍有很大的研究发展空间。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
主要内容
1
研究背景
2
CT切片图像预处理
3
边缘检测与轮廓线提取
4
综合应用
5
总结
研究背景
如今，医学成像技术，如计算机断层扫 描、磁共振、PET和B超等，被广泛用于医疗 诊断和外科手术规划中。随着计算机成、像 和扫描技术的发展，现在已经可以由医学图 像（如CT图像）生成医用三维模型。
重建后的三维模型可以提供宝贵的医疗 信息，可以作为一个强大的诊断工具使外科 医生能够了解人体复杂的解剖学结构，还可 以用于制造人造器官（人造骨，血管）和各 种医学仿真和分析。
射线扫描
用梯度算子和四邻域法取得的骨骼轮廓线是若干条 封闭的曲线，包括内外两层。为了得到无厚度的三 维颅骨模型必须对提取到的轮廓线进行简化，取出 最外层的骨骼轮廓线。
当射线接触到轮廓线时 终止该条射线的扫射保 留每条射线在轮廓线上 碰到的第一个点。当四 个方向全部扫射完以后就会得到骨骼最外层的轮廓 线，该轮廓线是一组不封闭的，离散的曲线段。
CT切片图像预处理
在通过CT机获取颅骨及人脸的数据之后，也要把CT 机输出的符合DICOM标准的数据转换为便于处理的自 己定义的IMA格式(主要包括图像的灰度信息)，如下 所示。
图像平滑
图像平滑的目的是去除数据采集过程中产生的噪声。 图像平滑的原则是:用滤波器有选择的去除噪声。
常用的滤波器有： 高斯滤波、均值滤波 中值滤波、双边滤波（Bilateral filter）
综合应用
双向平滑滤波
a.股骨头模型轮廓线；b.没有进行滤波时形成的模型表面；c.经过双向平滑 滤波后形成的模型表面
CT切片图像预处理
由于CT数据的采集过程中不可避免地产生噪声，同 时还会造成数据的比例、位置和角度等发生变化， 所以在使用这些数据进行三维重构之前必须对其 进行一定处理，这样才能使得后续的模型生成、绘 制和其它的三维处理获得较好的性能。
为实现颅骨和人脸的三维重构，需要从二维CT断层 图像提取出人脸及颅骨的轮廓线，为三维重构做好 数据准备。
轮廓提取算子
图象的一阶导数可以用于检测图象的边缘，一 阶导数通常可以通过二维梯度来近似计算，于是产 生了各种提取图象边缘的梯度算子。比较常见的梯 度算子有：
Prewitt算子
Sobel算子
Canny算子
高斯拉普拉斯算子
实质是一种基于梯度的滤波器:滤除梯度较小的像素，留下梯度值较 大的边缘像素。
轮廓提取算子
四邻域法
用四邻域法提取骨骼轮廓线的思路简单地说就是:在二 值图象中，用判断骨骼上每个象素点四邻域内其他象素 点灰度的方法提取轮廓线 具体地讲就是:在二值化的CT图象上，骨骼上的点均呈 白色而背景图象中的象素点均呈黑色，对于图象上的每 个白色象素点来说，以该点为中心判断它的四邻域内其 它象素点的灰度，若四邻域内有一个象素点的灰度与该 点不同，也就是四邻域中有一个点为黑色，则该白色点 为骨骼轮廓线上的点，否则该点就是骨骼内部的点。用 该方法对图象上的所有白色象素点进行判断就会得到骨 骼的全部轮廓线，由于骨骼在CT图象上是离散分布的， 所以用四邻域法得到的骨骼轮廓线是离散分布的若干条 封闭的曲线并且是单象素曲线。
射线扫描
经过射线扫描后得到的外层轮廓线
轮廓线的平滑处理
一旦有了轮廓数据，就可通过连接相邻轮廓线上的 数据点创建表面模型。但医学图像的人为因素较多，有 时相邻轮廓的形状差异变化很大，这导致拟合后形成的 模型表面粗糙，多褶皱。这就需要用平滑算法处理轮廓 数据，减缓轮廓数据中的突变，获得较为平滑的轮廓线， 进而通过蒙皮算法生成较为平滑的模型表面。
医学图像生成三维模型
对医学图像的三维重建，现在存在着很 多方法，但大多数可以归为两类：
基于体素的方法
医学图像生成 三维模型
基于轮廓线的方法
基于轮廓线的方法
1.从医学图像中提取出横截面轮廓 数据
2.对横截面轮廓线进行平滑处理
3.由各个横截面的轮廓线生成三维 模型表面
基于轮廓线 的方法
用于进行颅骨及人脸三维重构的CT数据，从 原始数据的采集到生成重构所需的轮廓，即 等值线，经历了如下图的数据流程。