摘 要

医学图像分割是医学图像处理的一个重要分支，血管分割是图像分割的一个重要方向。提取清晰的血管方向可以帮助医生进行诊断或者制定更为准确的手术方案。对含有模糊且低反差边界的高噪血管图像进行血管分割向来是富有挑战性的课题。本文陈述一种基于局部权重方差的血管分割方法。

本次研究中，在最大限度的减少局部权重方差后，可以较为清晰的描绘局部血管的边界方向。由于主要采用边缘方向的梯度信息，而噪点在梯度信息上显得较为薄弱，因此这种计算方法相比于其他同类方法，对噪点的敏感更低。清晰的边缘用沿不同方向取得的局部加权方差的比例严格测试过。这种方法不依赖于边缘的强度对比且足以定位弱边界。我们将在之后的章节中用实例验证这种方法，以表明这种方法适合处理由模糊和低反差边界结构组成的高噪图像，比如血管。

【关键词】图像，血管分割，局部权重方差

Abstract

Automatic extraction of blood vessels for medical images plays an important role in medical image processing.A clear segmentation of blood vessels could assist surgeon and specialist to perform better treatment diagnosis. Performing segmentation of vasculature with blurry andlow contrast boundaries in noisy images is a challengingproblem. This paper presents a novel approach to segmentingblood vessels using weighted local variances.

In this work, the vessel boundary orientationis estimated locally based on the orientation that minimizesthe weighted local variance. For gradient information has been used widely in this search while noise point has a sweaker gradient information,such estimation is lesssensitive to noise compared with other common approaches.The edge clearness is measured by the ratio of weighted localvariances obtained along different orientations. It is independent of the edge intensity contrast and capable of locating weak boundaries.

The proposed method is validated by a accutially image. It is experimentallyshown that our method is suitable for dealing with noisyimages which consist of structures having blurry and lowcontrast boundaries, such as blood vessels.

[Key word]image,Segmentation of vessel,Weighted local variences

目录

摘要 1

Abstract 2

目录 1

第一章 绪论 2

1.1前言 2

1.1研究意义及目的 2

1.2国内外研究现状 2

1.3研究安排及本文结构 4

1.3.1研究安排 4

1.3.2本文结构 4

1.4Matlab简介^[] 5

第二章 基于局部权重方差的血管分割方法分析 8

2.1读取图像并做简单预处理 8

2.2建立高斯滤波器 8

2.3WVL的计算 11

2.4其他图像的效果演示 14

第三章 其他血管分割方法与基于WLV方法的血管分割方法比较 18

3.1内容介绍 18

3.2方法介绍 18

3.2.1对原始图像进行预处理 18

3.2.2利用匹配滤波器对图像进行滤波 20

3.2.3利用改进的迭代阈值跟踪的方法在图像上进行跟踪 20

3.3与基于局部权重方差的血管分割方法的比较 22

第四章 总结及展望 23

4.1研究总结 23

4.2科学展望 23

参考文献 24

致谢 25

代码附录 26

第一章 绪论

1.1前言

随着当今计算机技术的发展和图像技术的发展，数字图像处理已分离为单独的科学领域，新的处理方法层出不穷。由于视觉是人类最重要的感知手段，图像又是视觉的基础，因此数字图像处理成为许多领域内学者研究视觉感知的有效工具，且图像处理在医学、军事、遥感、气象等大型应用中有不断增长的需求。

图像分割是图像处理和计算机视觉领域中的基本技术，是大多数图像分析及视觉系统的主要组成部分，是图像处理分析的关键步骤。所谓图像分割就是要将图像表示为物理上有意义的连通区域的集合，简单的说就是对图像中的目标、背景进行定位、标记，然后将其分离。为后续工作有效进行而将图像划分为若干个有意义的区域的技术称为图像分割（Image Segmentation）。合理运用图像分割技术，对于图像识别和解释、物景分析及图像的分块处理和存储都有很大意义。

1.1研究意义及目的