基于水平集的医学图像分割.doc
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基于水平集的医学图像分割.doc
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毕业论文选题报告
姓名
***
性别
男
学院
信息与电气工程学院
年级
2008级
学号
*******
设计题目
基于水平集的医学图像分割
课题来源
教师科研
课题类别
应用研究
选做本课题的原因及条件分析:
随着计算机科学技术的不断发展,数字图像处理与分析引起了各个领域研究的广泛关注。
图像分割是图像处理重要的研究内容,通过图像分割、目标分离、特征提取、参数估计等技术可以将原始图像转化为更抽象更紧凑的形式,使得更高层的图像分析和理解成为可能。
它是图像理解的重要组成部分,是图像处理到图像分析的关键步骤,图像分割结果的好坏直接影响到对于图像后续处理的质量。
指导教师意见:
基于水平集的图像分割是当前医学图像分割的重要研究方法,对该算法的实现可以对图像分割有着充分的认识。
选题内容较为合理,有较好的研究和应用价值,符合论文相关的要求,同意选题。
签名:
2012年1月2日
学院毕业论文(设计)领导小组意见:
(公章)
年月日
毕业论文任务下达书
学院信息与电气工程学院专业计算机科学与技术学号*******姓名***
现将毕业设计任务下达书发给你。
毕业设计任务下达书内容如下:
一、毕业设计题目
基于水平集的医学图像分割
二、主要内容
1.了解图像分割的有关内容,熟练运用matlab;
2.了解与水平集有关的图像分割的内容;
3.了解程序要完成的功能,完成所需代码。
三、具体要求
(1)查找资料,分析要解决的问题是什么,怎样实现;
(2)理解并掌握设计要求,找到需要学习的知识点;
(3)以详细设计为基础,进行编码与单元测试;
(4)整合测试,按照规定完成毕业论文,进行答辩。
四、主要参考文献
[1]章毓晋图像分割[M].北京:
科学出版社,2001.
[2]张治国,周越,谢凯一种基于Mumford-Shah模型的脑肿瘤水平集分割算法[J].上海交通大学学报,2005,39:
1955~1962.
[3]算王文杰,封建湖基于变分LevelSet方法的图像分割;计机工程与应用:
2006年18期.
五、进程安排
阶段
起止日期
主要内容
准备开题阶段
2011.11.18-2012.3.8
搜集资料,学习相关知识
设计实现阶段
2012.3.10-2012.5.10
根据需求完成代码设计
说明书完成阶段
2012.5.11-2012.5.20
根据设计撰写说明书,完善论文
答辩阶段
2012.5.21-2012.5.25
定稿,准备答辩材料
六、毕业设计任务下达书于2012年1月6日发出。
毕业设计应于2012年5月20日前完成后交指导教师,由指导教师评阅后提交毕业设计答辩委员会。
七、毕业设计任务下达书一式两份,一份给学生,一份留学院存档。
指导教师:
签发于2012年1月6日
分管院长:
签发于年月日
毕业论文开题报告
姓名
***
性别
男
学
院
信息与电气工程学院
年级
2008级
学号
*****
预计完成时间
2011.5.22
设计题目
基于水平集的医学图像分割
课题来源
教师科研
课题类别
应用研究
指导教师
***
毕业设计实施方案:
第一阶段:
开题了解论文要求,学习图像分割的相关内容;
第二阶段:
综合分析实现基本的功能;
第三阶段:
修改完善设计在初步完成的基础上,查看所做设计是否完善,各种操作能否达到预期效果;
第四阶段:
完成论文,对完成的设计进行最后的试用并修改细节;
第五阶段:
完成基于水平集的医学图像分割的设计说明书。
设计主要内容(提纲):
本文主要探讨基于水平集方法的活动轮廓模型图像分割技术,详细介绍了基于水平集图像分割方法:
Chan-Vese模型。
通过对Chan-Vese模型的研究详细介绍了Chan-Vese模型的水平集求解方法,提出了基于Chan-Vese模型的图像分割算法。
指导教师意见:
该同学对于基于水平集的图像分割实现所采用的设计平台matlab较为熟练,对图像分割、水平集进行了充分的学习,可以在规定时间内实现基于水平集的图像分割,实施方案过程合理清晰,步骤合理,阶段任务明确;论文内容完整、科学,符合论文的相关要求,已经具备了开题的条件,同意开题。
签名:
2012年3月12日
年月日
学院毕业论文(设计)领导小组意见:
(公章)
年月日
(签章)
年月日
毕业论文结题报告
姓名
***
性别
男
院系
信息与电气工程学院
年级
2008级
学号
******
设计题目
基于水平集的图像分割算法的研究
课题来源
教师科研
课题类别
应用研究
指导教师
***
本课题完成情况介绍(包括研究过程、实验过程、结果分析、存在的问题及应用情况等。
)
本论文完成了基于水平集的医学图像分割,实现了图像中轮廓的提取。
经过一段时间的学习以及使用matlab对图像进行处理,基本掌握了图像分割的相关知识点。
Chan-Vese模型只利用了图像的灰度信息,而没有利用图像的梯度信息,致使在一些多目标的图像分割应用中产生图像边缘定位不准确的缺陷。
指导教师意见:
该同学通过编程,实现了基于水平集的图像分割,并将其应用到医学影像处理中。
基本达到了任务下达书的要求,同意结题。
签名:
2012年5月23日
学院毕业论文(设计)领导小组意见:
(公章)
年月日
设计
成绩
毕业论文成绩评定表
学院:
信息与电气工程学院学号:
20082212442
姓名
***
论文总成绩
论文题目
基于水平集的图像分割算法的研究
指
导
教
师
评
语
评定成绩:
签名:
年月日
评
阅
人
评
语
评定成绩:
签名:
年月日
答
辩
小
组
评
语
答辩成绩:
组长签名:
年月日
注:
1、论文总成绩=指导教师评定成绩(50%)+评阅人评定成绩(20%)
+答辩成绩(30%)
2、将总成绩由百分制转换为五级制,填入本表相应位置。
目录
1.前言 1
2.开发平台 2
2.1.MATLAB介绍 2
2.2.MATLAB的优点 2
2.3.MATLAB的功能 3
3.图像分割有关内容 3
3.1.图像分割 3
3.2.图像分割的研究意义 5
3.3.图像分割常用方法 5
3.3.1.阈值分割方法 5
3.3.2.边缘检测分割方法 6
3.3.3.区域提取分割方法 6
3.3.4.结合特定理论工具的分割方法 7
4.水平集方法 7
4.1.水平集方法 7
4.2.水平集函数 8
4.2.1.符号距离函数 9
5.基于CHAN—VESE模型的研究 10
5.1.CHAN-VESE模型 10
5.2.CHAN-VESE模型的水平集求解 12
5.3.CHAN-VESE模型的图像分割算法 15
6.实验结果 16
7.结论和展望 17
参考文献 18
致谢 18
附录A 18
**大学本科毕业论文
基于水平集的医学图像分割
***
(信息与电气工程学院,计算机科学与技术专业,2008级*班,*******)
摘要:
图像分割技术是一种在理论研究与实际应用中得到广泛重视的重要的图像技术。
水平集方法近年来受到研究人员的关注。
它的主要特征是可以自然地改变轮廓曲线的拓扑结构,从而广泛应用于图像分割中。
本文主要探讨基于水平集方法的活动轮廓模型图像分割技术,详细介绍了基于水平集图像分割方法:
Chan-Vese模型。
通过对Chan-Vese模型的研究详细介绍了Chan-Vese模型的水平集求解方法,提出了基于Chan-Vese模型的图像分割算法。
关键词:
图像分割;水平集;Chan-Vese模型
MedicalImageSegmentationBasedontheLevelSet
****
(SchoolofInformation&ElectricalEngineering,ComputerScience&Technology,Class*Grade2008,*******)
Abstract:
Imagesegmentationisofkeyimportanceincomputerimageprocessing,andisveryimportantforthesuccessfulimageanalysis.Recently,levelsetmethodhasreceivedagreatdealofattentionespeciallyforimagesegmentation.Themainadvantageoflevelsetisthatitcanhandletopologicalstructurenaturallyandautomatically,thereforeiti
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- 关 键 词:
- 基于 水平 医学 图像 分割
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