毕业论文（设计）自适应阈值在医学图像分割中的应用—基于Otsu算法的医学图像分割.doc

摘要
计算机视觉中的一个关键并重要的步骤就是图像分割,它对于后续的工作,如图像的分析,特征的提取,目标的识别等都会起着非常重要的作用。图像分割就是按照某一种准则进行划分相互不重叠的区域,从而改变图像的表示形式,将图像的分析和理解简单化,其中基于Otsu算法的图像分割方法,因为其简单、高效得到了广泛关注。
本文将紧紧围绕图像分割技术中的Otsu算法,详细介绍一维Otsu和二维Otsu算法的基本步骤及分析它们各自的优缺点,并以此为基础把它们应用到医学图像的分割中,在医学图像分割实验中进一步印证它们各自的适用性。
关键词:图像分割;一维Otsu算法;二维Otsu算法;医学图像分割
Abstract
Image segmentation is an important step in the field puter vision, and plays an important role in the follow-up tasks such as image analysis, feature extraction and target recognition, etc. Image segmentation is to divide image into not-overlap parts according to some criteria, And the Otsu image segmentation method is widely concerned because of its simplicity and efficiency.
This paper will focus on Otsu algorithm for image segmentation technology, the basic steps of one-dimensional Otsu and two-dimensional Otsu algorithm are introduced and the advantages and disadvantages of them are analyzed respectively, and then they are applied into medical image segmentation. The experiments on medical image segmentation are verified the effectiveness of the two algorithms further.
Key words: image segmentation; one-dimensional Otsu algorithm; two-dimensional Otsu algorithm; medical image segmentation
目录
摘要 I
Abstract II
目录 III
第一章绪论 1
1
2
2
第二章图像分割知识介绍 4
基本概念 4
图像分割定义 4
灰度直方图的定义 5
三类图像分割方法 6
图像分割的一般评判标准 8
第三章基于Otsu算法的图像分割 9
一维Otsu算法 9
9
一维Otsu算法的不足 10
二维Otsu算法 12
第四章医学图像分割实验 16
医学图像的介绍 16
医学图像实验 17
CT实验一 17
CT实验二 20
实验总结 22
实验软件 23
第五章总结和展望 25
参考文献 27
致谢 29
附录 30
第一章绪论

在这个绚丽多彩的世界里,我们从外部环境接收到的各类信息中,通过图像这一载体来实现的占据了很大一部分。人类五官之一的视觉,在这个信息的传播和接收中扮演着很重要的角色。特别是在这个信息时代,图像处理不可代替的重要地位日益凸显出来。如今,图像处理正逐渐成为一个热门、流行的研究课题[1][2]。
作为图像处理中的重要内容,图像分割自从上世纪下半叶开始就进入人们的视线,并被人们广泛关注和研究。一幅图像分割的好不好,对于后续的分析、理解、识别[3]都是有很大的关系的;如果一个图像分割的不彻底,有一些区域分割的不好,或者有误分割,后续的工作将会很难以展开进行下去。所以说,图像分割的精确性将直接影响到后续图像处理工作能否顺利展开,其重要性就毋庸置疑了。
通过上文中对图像分割在图像处理中的叙述,咱们知道了