基于多尺度随机场Mumford-Shah模型医学图像平滑与分割研究-东篱科研大数据发现系统（DRDS）

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基于多尺度随机场Mumford-Shah模型医学图像平滑与分割研究

项目名称：基于多尺度随机场Mumford-Shah模型医学图像平滑与分割研究
项目类别：面上项目
批准号：60672115
申请代码：F010201
项目来源：国家自然科学基金
研究期限：2007-01-01-2009-12-31

项目负责人：杨丰
负责人职称：教授
依托单位：南方医科大学
批准年度：2006

中文摘要：

本项目以Mumford-Shah模型(简称M-S模型)为基础，结合FCM、多尺度分析和MRF随机场，建立高效、稳健的系列M-S混合模型(或改进的分级C-V模型)，即多尺度分解图像，不同尺度下方向滤波器组去噪，MRF随机场产生标记矩阵和最大后验概率，分别指导不同目标的曲线演化初始位置和模型参数选择，解决了曲线演化过程中的初始位置敏感和模型参数选择问题，提高医学图像分割算法的精度和速度，且具有较强的抗噪能力。该系列模型已成功用于显微细胞图像、囊肿超声图像、心血管图像、MR图像等医学图像分割与去噪、以及MR偏场校正；本项目对无抽样方向滤波器组和不可分小波变换的设计及其应用进行了系统的研究，成功用于医学图像增强与去噪、虹膜特征识别；本项目初步建立医学图像处理三维显示系统。这为进一步研究医学图像处理临床应用与量化分析奠定了坚实的基础。

中文主题词： Mumford_Sha模型;多尺度分析;随机场;平滑处理;图像分割

结论摘要：

英文主题词Mumford-Shah model,Multi-scale analysis, Random filed, Smoothing processing,Image segmentation

成果综合统计