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超声波图像边界抽取的贝叶斯方法及其在图像分割中的应用

方敬  肖扬  
【摘要】:超声成像技术由于其无损伤、非入侵性、重复性好,且对软组织有较高的灵敏度和分辨率而获得了广泛的应用。但B超图像和CT、X光及核磁共振等其它医学图像相比,具有分辨率差,灰度级别少,灰度分布范围窄,有一定噪声干扰,各组织和器官之间没有明显的灰度变化等不利因素。由生物组织反射的重建问题是通过对超声回波信号的解卷积来实现的。由于对医学超声波B扫描缺少有用的模型,所以数字图像处理技术在医学超声波图像中的应用是非常有限的。本文给出一个理想的适用于临床超声波B扫描的离散线性图像模型。基于这种模型,我们提出一种贝叶斯恢复方法。实验证明,这种方法可以成功的对超声波图像进行边界检测。我们主要是研究数字图像处理技术中的贝叶斯技术。提出的方法具有普遍性,有可能在以后的工作中应用于斑点噪声的减少、边界检测和区域分割。目前只将这种方法应用于边界检测。首先给出医学超声波B扫描的图像公式模型:然后用公式表示出贝叶斯恢复方法来解决图像模型的边缘检测问题;最后把该方法应用于人体肝脏的超声波图像检测,实验证明获得了较好的效果。

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