1、形轮廓上的不足这种方法叫做梯度矢量流，。现定义场为，则有最小化能量函数，式中为权衡参数，为偏微分，为梯度矢量场。当图像变化大时，能量主要有决定而在缓变区时，变化缓慢，能量由矢量场的偏微分决定。采用变分法，可以通过下面的欧拉方程求解式中为拉普拉斯算子。在均匀区域，其向量场由两式中的第项决定因为梯度为零。将其离散化处理，把看成是时间，的函数得到将计算得出的带入到公式，用场代替公式中的外部能量部分，则得到新的能量公式，梯度矢量流的优点是梯度矢量流使得算法在图像寻找目标边界时，其搜索的范围广，因此可以更为有效的处理凹形图像，目前，在医学图像的处理中也得到了广泛的应用。基于模型水平集图像分割方法模型是基于图像梯度信息的图像分割模型，该。
2、用水平集函数来代替未知曲线，，如果当前点在曲线上，则如果在曲线之外，则反之，则，。那么上式变为，，其中是函数，函数，定义为利用欧拉拉格朗日方法可推导出水平集函数的表达方程模型是基于全局信息的图像分割方法，该模型具有较好的平滑与降噪的效果并且对初始轮廓模型并不敏感。基于模糊聚类分析的分割方法聚类是将事物按照定的要求和准则进行区分和分类的过程，而聚类分析则是根据种特定的准则将样本数据按照相似度进行分类的种数学方法，它属于数理统计中的多元分析，是种无监督分类的方法。聚类分析算法被广泛的应用到图像处理模式识别等多个领域中。传统的聚类分析，是将样本按照准则严。
3、将二维问题转化为三维来求解。设演化曲线为，是时间变量，为单位法矢量，为曲率。将曲线演化过程遵，循下面的方程其中为曲线上各点的演化速率，方向为曲线的法线方向，通常与图像梯度与曲率有关。选择不同的速度函数就能得到不同的曲线演化方程表达式，只要速率变化平滑，则始终保持个光滑函数，水平集的图像分割方法其不同之处主要，由速率决定，当速率发生改变时，水平集分割方法也不同。基于梯度信息活动轮廓模型的水平集图像分割方法主动活动轮廓模型最早由等人在年提出。其基本思想是将求取目标边界转化为求取能量最小值的问题。在求取目标轮廓时，定义条闭合曲线，使这条曲线在内力和外力的作用下向目标轮为曲线的弧长廓运动，当曲线的能量达到最小值时，该曲线就是目标轮廓。定义以为变量的能量函数式。
4、模型对图像的初始分割要求更为严格，否则对于比较模糊或者噪声较大的图像就得不到很好的分割结果。鉴于这种情况，提出种基于模型的水平集方法，称之为模型模型。模型通过最小化能量泛函来实现对目标区域的提取。模型对于图像内部空洞或者图像内部有环形图像时，其分割效果比较准确，同时对目标边缘模糊的图像其分割效果也较为理想。模型是基于最小化能量的图像分割模型，其基本形式是万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文，式中，为非负常数，为图像区域，是条封闭的活动轮廓曲线边界，表示，初始图像，为接近初始图像的个分段光顺图像。要解决的主要问题是最小化能量问题。提出了用水平集方法来解决。是条封闭的活动轮廓曲线边界，该曲线将图像区域分割为内部区域和外部区域两部分，分别表示为和，利用水平集的方法，。
5、主要内容本文研究的章节安排第二章医学图像算法研究传统的图像分割算法灰度阈值分割方法区域跟踪分割方法边缘检测分割方法基于特定理论的分割方法基于几何活动轮廓的分割方法基于模糊聚类分析的分割方法基于随机场理论的分割方法基于神经网络的分割方法图像分割质量评价本章小结第三章基于帧间相关性的乳腺肿块分割多种算法联合使用的提出初始定位与精细分割方法概述基于帧间相关性信息分割方法的提出乳腺肿块图像的自动分割万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文初始定位方法实验对比精细分割方法实验对比自动分割方法总结分割结果的最优化处理本章小结第四章实验结果及分析实验数据实验结果分割结果分析及分割质量评价粗分割结果分析结合帧间相关性信息的最优化结果分析本章小结第五章总结与展望课题总结未来展望参考文献致谢附录万方数据杭州电子科。
6、随着生活压力的日益增加，社会节奏的逐渐加快以及女性爱美的天性导致生活方式越来越不健康，熬夜吸烟节食以及生育后不哺乳或高龄生育等原因，乳腺癌的发病率和病死率正在不断上升。目前，我国乳腺癌发病率正以每年的速率不断增长。乳腺图像是目前非常重要的乳腺诊断手段，为了提高诊断的准确性和客观性，减轻放射科医生的诊断工作量，利用计算机技术对影像中的病灶进行自动检测与分割是十分必要的。由于医学图像本身的特异性与病灶对比度不够明显边缘模糊等特点，尚未有稳定普适的分割方法可以应对任意复杂背景下目标的检测与分割需求。在乳腺图像的肿块分割领域，通过反复的比较研究，寻求几种在检测分割的不同阶段分别专精的算法组成套稳定性精度更高的分割方案，比寻找种从初始定位粗分割到精分割都很理想的单方法要更切实可行。本文通过分段比较实。
7、的速率每次分割图像，只能得到个被分割出的目标区域。很容易产生过分割的现象，如分水岭算法。边缘检测分割方法在图像处理过程中，相邻的两个区域，其边界的灰度特征不同，就将其称为边缘。边缘所分区域内部的灰度值相近，而与外部区域的灰度值则有较大差异，而这样的差异体现在边缘上。边缘检测方法主要是基于图像灰度级的不均匀性，通过检测不同特征图像区域的边界，来实现图像分割。运用边缘检测方法，其检测过程可以归结为使用边缘检测算子对图像可能存在边界的地方进行检测边界的灰度值变化明显的边界进行边缘加强，对于定厚度的边缘细化得到精确边缘第二步骤获得精确边缘之后并不是封闭边缘，因此，使用封闭技术便可获得完整的边缘。边缘检测的常用方法可以分为两类基于搜索和基于零交叉。其中基于零交叉主要有二阶导数法非线性微分方程和拉普拉。
8、本论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品或成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担切相关责任。论文作者签名日期年月日学位论文使用授权说明本人完全了解杭州电子科技大学关于保留和使用学位论文的规定，即研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属杭州电子科技大学。本人保证毕业离校后，发表论文或使用论文工作成果时署名单位仍然为杭州电子科技大学。学校有权保留送交论文的复印件，允许查阅和借阅论文学校可以公布论文的全部或部分内容，可以允许采用影印缩印或其它复制手段保存论文。保密论文在解密后遵守此规定论文作者签名日期年月日指导教师签名日期年月日万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文摘要乳腺癌是现代女性的常见恶性疾病之。近年来，。
9、技大学硕士学位论文第章绪论论文研究背景与研究意义乳腺癌是目前女性疾病中的常见恶性肿瘤之。近年来，随着生活压力的日益增加，社会节奏的逐渐加快以及女性爱美的天性导致生活方式越来越不健康，熬夜吸烟节食以及生育后不哺乳或高龄生育等原因，乳腺癌的发病率和病死率正在不断上升。据西方国家统计，每位女性中，就有位乳腺癌患者，且死亡率高，在美国，乳腺癌患者每年的新增人数约为万。在中国，乳腺癌在女性肿瘤疾病中的比例为，其发病率仅次于宫颈癌，并且呈每年递增的趋势。乳腺癌不仅严重损害了每个女性的身体健康，并且对她的家庭也会带来致等提出了对称区域增长的算法。区域生长法的不足之处包括区域的致性准则该如何定义种子点选取的优劣关系到最终图像的分割结果对噪声的影像很敏感，可能会形成不连续的区域面积越大的目标区域，会降低算法。
10、中为图像的内部能量项，可以使曲线光滑而且富有弹性为外部能量项，用来引导曲线去拟合目标的边缘轮廓。内部能量可以表示为式中阶导数项二阶导数项分别表示曲线的弹性能量和刚性能量，它们合称为内部能量，第项要求轮廓线尽可能短，第二项要求轮廓线尽可能平滑参数和是权重系数。外部能量表达了图像的些特性，使曲线收敛于图像的特性点，对于灰度图像，外部能量可以表示为以下两种，式中是标准方差为的二维高斯函数，为梯度算子。模型在寻找局部的轮廓具有很好的收敛性，但是问题在于模型对于凹形区万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文域轮廓不易收敛，作用范围小。而改进的算法如梯度矢量流算法在本质上具有更大的捕获范围来处理凹形轮廓，使模型收敛。通过引入种新的外力场以克服传统模型在处理凹。
11、斯方法等。基于搜索的方法主要有阶导数法梯度法算子等。边缘检测的难点在于当检测精度提高时，则会产生噪声，其噪声的伪影则会降低边缘的完整性，使下步的分割效果变差，若要提高抗噪性，则其边缘的位置发生偏移，降低了检测的准确性。基于特定理论的分割方法基于几何活动轮廓的分割方法借鉴流体中的些重要思想，年和提出了水平集算法，水平集方法是种有效解决曲线演化问题的数值方法，并且计算稳定，适用于任意维度空间。水平集方法的核心思想就是将目标与几何活动轮廓相结合，用水平集方法求解轮廓模型得到的偏微分方程属于边缘检测的方法。水平集算法将维曲面的演化问题转换为维空间的演化问题来求解，这里以二维图像为例。将二维平面闭合曲线表示为水平集函数的零水平集，即将二维曲线嵌万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文入到个曲面中，。
12、格的分为几个不同的类别，但在处理实际问题中发现，大多数的样本并没有严格的属性，它们在性质和属性上面存在着中介性，可能属于不同的类别。而模糊聚类的诞生解决了这问题，模糊聚类分析根据事物之间客观的关系，通过描述隶属于各个类别的不确定度来更好反应样本的中介性。标准分割算法模糊均值聚类，算法最先由提出，后经万方数据硕士学位论文题目乳腺肿块分割方法的分段比较研究研究生叶希鹏专业控制工程指导教师徐伟栋副教授完成日期年月万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文乳腺肿块分割方法的分段比较研究研究生叶希鹏指导教师刘伟栋副教授年月万方数据，万方数据杭州电子科技大学学位论文原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重声明所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，。
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