蔡萍[1]2004年在《关于图像修复的水平集法》文中研究说明本文较系统地介绍数字图像处理的相关概念和问题，引入和说明了数字图像修复的动机、实例等；主要讨论数字图像修复的叁类模型：Bayes模型，几何模型和PDE模型，着重研究了PDE模型中的TV修复、弹性修复和Mumford-Shah修复。在介绍水平集法及其在图像处理方面的应用之后，进一步深入地讨论了一类图像修复的变分模型—Mumford-Shah-Euler模型，在此基础上利用水平集法，提出MSE模型的数值逼近的算法格式，并对一些具体的图像修复问题开展数值模拟和修复，深入分析了MSE模型及水平集法在图像修复中的优缺点，这些结果在理论和实际应用中都很有意义。
杨晓霜, 汪源源, 王涌, 王怡[2]2008年在《基于改进变分水平集法提取超声图像乳腺肿瘤边缘》文中认为目的研究准确提取超声图像乳腺肿瘤边缘的算法。方法在变分水平集方法中提出一种新型能量函数—全局—局部能量函数,通过加强图像的局部信息,实现超声图像乳腺肿瘤边缘的准确提取。结果对仿真超声图像的实验表明,本方法比全局最优化的Chan-Vese方法能更准确区分目标和背景。对103例超声乳腺肿瘤图像的实验表明,本方法无需任何预处理步骤即可准确提取肿瘤边缘。结论本方法有望实现超声图像乳腺肿瘤边缘的快速、准确提取。
王俊芳[3]2008年在《基于水平集方法的瑞利噪声医学图像分割》文中研究表明针对人体组织器官的叁维图像分割是医学图像分析和医疗诊断的重要前提,是医学图像叁维可视化的重要研究内容。随着医学成像技术和叁维可视化技术的飞速发展,计算机辅助诊断成为现实。计算机技术的发展使得医生和研究者可以通过虚拟交互更好地理解人体的解剖结构,对病人作出正确的诊断。在对人体组织器官和感兴趣区域的分割中,叁维图像分割发挥着十分重要的作用。本文对水平集方法的医学图像分割进行了深入的研究,主要包括以下四个方面:首先,系统研究了水平集方法、C-V模型的基本理论及其在图像分割领域的应用,通过具体实验验证单水平集方法和多相水平集方法在医学图像分割中的应用,为后继的研究奠定了坚实的基础。其次,介绍了几种有代表性的多相水平集方法,重点研究了叁维图像多相分割的变分水平集方法,该方法用n个水平集函数划分个区域,并基于Heaviside函数设计出区域划分的通用的特征函数;其能量泛函包括通用的区域模型、边缘检测模型和水平集函数为符号距离函数的约束项叁部分;最后,介绍基于水平集方法针对噪声符合Rayleigh分布图像建立Rayleigh图像序列的叁维多相分割模型。再次,编程实现基于水平集方法的针对噪声符合Rayleigh分布图像建立Rayleigh图像的叁维多相分割模型。最后,展望了未来的工作方向。
参考文献：
[1]. 关于图像修复的水平集法[D]. 蔡萍. 南京理工大学. 2004
[2]. 基于改进变分水平集法提取超声图像乳腺肿瘤边缘[J]. 杨晓霜, 汪源源, 王涌, 王怡. 航天医学与医学工程. 2008
[3]. 基于水平集方法的瑞利噪声医学图像分割[D]. 王俊芳. 青岛大学. 2008
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