模拟摄像头提取中线算法检测黑线中心法

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2020-01-02 09:25 标签： 摄像头提取中线算法

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【摘要】：摘要：脑血管疾病是危害人类身体健康和生命的主要疾病之一数字减影血管造影(DSA)图像因为能够真实呈现脑血管的形态、结构以及病变情况,成为血管影像检查嘚金标准。但DSA图像存在的模糊性和投影交叉等问题易使医生误诊或漏诊因此,需对DSA图像进行后处理,正确的对血管结构进行描述。在此过程Φ,血管的分割和‘中心线提取发挥着重要作用：分割和中心线提取结果不仅可以用于血管树的三维重建；也可以帮助医生来估计血管疾病疒变程度 本课题围绕DSA脑血管图像的血管分割和中心线提取展开探讨与讨论。 首先总结目前常用的血管分割算法,重点描述了模糊C-均值(FCM)聚类算法在分割中的应用并针对传统FCM算法存在的迭代次数多、对噪声敏感的问题,将空间信息和聚类准则引入目标函数中,提出一种改进的FCM聚类算法用于DSA脑血管图像的分割。实验结果表明,改进FCM算法比传统FCM的迭代次数少,对噪声鲁棒,其分割的精度也较好 然后总结目前常用的血管中心線提取算法,并按提取方式将其分为两类：基于分割结果的间接法和基于源图像的直接法。接着阐述了两种中心线间接提取算法：1)快速行进法和距离场相结合的自动提取算法；2)基于索引表的细化算法实验结果表明,基于距离场的快速行进法可实现平滑血管中心线的自动提取；基于索引表的细化算法则能得到完整血管树的中心线。 最后探讨了最小代价路径(MCP)算法在血管中心线直接提取中的应用针对传统MCP算法提取血管中心线时存在偏向血管侧壁的问题,提出一种基于高斯剖面的点校正方法对提取的中心线进行校正,再利用梯度和三次B样条对校正点进行刪除和拟合得到最终的血管中心线。实验结果表明,这一改进算法相较传统MCP算法而言,可得到更靠近血管中心的平滑中心线,且对噪声具有鲁棒性图21幅,表3个,参考文献72篇。

【学位授予单位】：中南大学
【学位授予年份】：2014


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