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文献名称：基于粗集理论和遗传算法的数字图像处理算法研究
前言：医学图像包含了大量的病理信息,对临床的诊断和治疗具有非常重要的意义。医学图像的计算机处理一直是国内外学者的研究热点。因此,探求新的更加精确的快速的计算机自动处理和诊断是非常有意义的。 医学图像处理的任务主要有图像的预处理如去噪和增强,分割,特征提取,图像配准与融合和三维重建等。本文研究的主要内容是:探求图像的预处理和图像分割的新方法,期望为下一步的更为复杂的处理如三维重建,打下基础。医学图像处理可以归类于数字图像处理的范畴,因此可以应用数字图像处理的常规方法来对之进行处理,但是医学图像又具有自己的特点,常规的方法往往达不到理想的处理结果。因此,本文在总结前人研究的基础上,对常规的方法引入了新的理论方法加以改进,主要体现在以下几个方面: 运用小波变换的理论对模糊增强的图像进行多尺度分解,利用模极大值和边缘点之间的关系,结合改进的多孔算法进行图像的边缘提取,并对提取的初始边缘做边缘的跟踪补偿,最终得到较为理想的边缘图像。 将遗传算法强大的优化功能应用于医学图像处理中的参数的优化,并讨论了它在模糊增强的参数优化,分裂合并分割方法,图像的基元提取中的应用,取得了。。。
Medical image includes lots of pathological information. It is important to clinical diagnosis and treatment. The computer medical image processing has been a hotspot to researchers at home and abroad. Therefore, it is very significant to explore more accurate and higher-speed automatic computer medical image processing.The task of medical image processing includes the image pretreatment, such as denoise and enhancement, segment, image registration and fusion, feature extraction and 3D reconstruction, and s...
文献名称 基于粗集理论和遗传算法的数字图像处理算法研究
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英文(英语)翻译
作者 肖长歌; 导师:胡咏梅;
Author
作者单位
Author Agencies
山东大学;
文献出处
Article From
中国科学院上海冶金研究所; 材料物理与化学(专业) 博士论文 2000年度
关键词 医学图像分割; 图像增强; 小波变换; 遗传算法; 粗集理论;
