课件009logo 课件009网站
首 页 课 件 试 卷 教 案 毕业论文 图书软件 职教研究 期刊推介 会员中心 信息发布
首页 >> 毕业论文(设计) >> 计算机毕业论文(设计) >> 基于模糊C均值聚类与超像素方法的脑部MR图像分割
基于模糊C均值聚类与超像素方法的脑部MR图像分割
资料类别
   计算机毕业论文(设计)
课程(专业)
  计算机应用技术
关键词
  医学图像分割|MR图像
适用年级
  大学
身份要求
  普通会员
金 币
  40  (金币如何获得?

文件格式

  word
文件大小
  1231K
发布时间
  2017-10-14 15:34:00
预览文件
 
下载次数
  0
发布人   kj008
 内容简介:     基于模糊C均值聚类与超像素方法的脑部MR图像分割,毕业论文,共57页,24468字。
   摘 要
   医学图像分割是对正常组织和病变组织进行三维重建、定量分析等后续操作的基础和关键,并可为临床诊断和辅助治疗提供有力的支持。由于在核磁共振成像的过程中存在电子噪声、偏移场失真与容积效应,导致MR图像中存在噪声与偏场效应。而由于核磁共振成像设备的分辨率限制,造成MR图像中存在容积效应。所谓容积效应,即不同组织的边界存在重叠现象,其边界像素点可能是多种组织成分的混合体。这些都极大地增加了MR图像的分割难度,为医学图像分割带来了极大的困难与挑战。
   随着图像分割技术的发展,目前已经有近千种图像分割算法被应用到了医学图像分割领域,其中模糊聚类算法是最适用于医学图像分割的方法之一。模糊聚类算法能有效处理医学图像中的模糊性,而模糊聚类算法中应用最广的算法是模糊C均值聚类。而作为最经典的模糊聚类算法,模糊C均值聚类法也存在一定的缺陷,为了修正这些缺陷,学者们在该聚类算法上做了大量改进,从而推动了模糊聚类技术的发展与应用。
   而超像素计算方法作为一种新兴的分割方法,其应用在图像分割的预处理阶段时可以有效降低图像处理的计算复杂度,从而可以有效提高分割效率。超像素在强化图像局部一致性的同时保留了图像原始边界信息,并且由超像素分割方法得到的原子区域还包含了单个像素所不具备的一些图像特征,比如形状、边界轮廓信息以及区域灰度直方图等,有利提高的图像处理的准确度,而且在时间复杂度方面超像素比起单个像素的处理也有较大提高。因此超像素计算方法被广泛地应用于各领域图像分割的预处理阶段。
   基于以上背景,本文提出了一种结合超像素方法与模糊C均值方法的多层次脑部MR图像分割算法(The multistage medical image segmentation method based on superpixel and fuzzy clustering ,MSFCM),该算法充分利用了图像中的特征信息与空间信息,并在图像实际分割中取得了比较好的效果。
   该算法首先对图像进行超像素划分,并对内部灰度值方差较大的超像素进行细化分割;然后,以一定特征为聚类参数对超像素进行模糊聚类,从而得到每个超像素的类别隶属度,对于隶属度不够明确的超像素,利用其空间信息以特定标准对其所属类别进行判别;最后对同归属类的超像素进行合并操作,从而获得图像的最终分割结果。从实验结果可以看出,本文提出的方法有效的克服了噪声和偏场对图像分割的影响,分割精度和算法的鲁棒性明显优于模糊C均值聚类算法。
   关键词:医学图像分割;MR图像;超像素;模糊C均值聚类
  
   目 录
   摘 要 I
   ABSTRACT III
   第1章 绪论 1
   1.1 MR 图像分割的研究背景和意义 1
   1.2 医学图像分割的现状与发展趋势 2
   1.3 MR图像分割中存在的主要问题 5
   1.4 MR图像分割的主要目标 7
   1.5 本文工作与论文组织 8
   第2章 相关方法概述 10
   2.1 聚类算法 10
   2.1.1 聚类算法概述 10
   2.1.2 模糊C均值算法概述 11
   2.2 超像素方法 13
   2.2.1 超像素方法的产生背景 13
   2.2.2 超像素方法概述 14
   2.2.3 Turbo pixel超像素方法介绍 15
   2.2.4 超像素方法中存在的问题 18
   2.3 本章小结 18
   第3章 基于超像素与FCM的脑部MR图像分割方法研究 19
   3.1 问题的提出 19
   3.2 算法概述 19
   3.2.1 算法提出的动机 19
   3.2.2 算法简介 20
   3.3 算法具体步骤 21
   3.3.1 粗分割阶段 21
   3.3.2 细分割阶段 22
   3.3.3 超像素聚类与标记阶段 23
   3.4 本章小结 28
   第4章 实验结果与分析 29
   4.1 实验数据及评价准则 29
   4.2 对比实验 30
   4.2.1 无噪声无偏场条件下的对比实验 30
   4.2.2 低噪声低偏场条件下的对比实验 33
   4.2.3 高噪声高偏场条件下的对比实验 35
   4.2.4 噪声与偏场单独变化条件下的对比实验 37
   4.3 本章小结 40
   第5章 总结与展望 41
   参考文献 42
   致 谢 45
   攻读学位期间申请专利与发表的学术论文 46
   攻读学位期间参加的项目 47

 相关说明:
  1. 如您下载的资料不止一份,建议您注册成为本站会员。会员请登录后下载。
  2. 会员购买金币50元以下,0.7元/个,50元以上,0.5元/个。具体请看:下载与付款
  3. 会员48小时内下载同一文件,不重复扣金币。
  4. 下载后请用WinRAR WinZIP解压缩后使用。
  5. 如仍有其他下载问题,请看常见问题解答

 下载地址:

   

相关毕业论文(设计)
1 基于模糊C均值聚类与超像素方法的脑
推荐毕业论文(设计)
1 MATLAB绘图
2 图书管理系统
3 “风情之旅”文学软件辅助系统—查询
4 基于Cisco技术的某学校网络规划
5 毕业设计说明书 河北理工大学科研工
6 基于JSP的校园招聘网站设计
7 管理信息系统课程设计报告 校教务管
8 数据结构课程设计 表达式类型的实现
9 新生报到管理系统设计与实现
10 SQL课程设计――商品库存管理
11 ASP交友网站开发与实现(开题报告
12 学位论文 高校学生宿舍信息管理系统

网友评论(点击发表评论
序号评论人评论内容时间


设为首页  加入收藏  下载与付款  上传课件  资料征集  论坛与信息发布  期刊杂志推介  免责声明  常见问题   分类说明  联系本站  会员登录
课件009教育资源网 版权所有