基于模糊最大熵的CT图像分割算法研究与改进

CT图像分割算法研究是一篇由西安工业大学研究生雷志锋撰写的硕士学位论文，专注于计算机软件与理论专业。该论文旨在探讨如何有效地处理医学领域的CT图像，特别是在复杂的人体解剖结构和组织器官形状变化的情况下，提高图像分割的精确性和效率。 论文首先介绍了医学图像分割的重要性，它是医学图像处理的关键步骤，用于区分图像中的不同区域，以便于临床诊断和病理分析。由于个体差异、解剖结构的复杂性和组织形态的不规则性，传统的图像分割方法往往难以达到理想的效果，因此，研究者们一直在寻求适应医学图像特性的有效分割方法。 在研究过程中，论文回顾并分析了国内外已有的医学图像分割技术，特别是基于模糊最大熵的方法。作者指出，这种方法在保持分割精度的同时，存在时间和计算复杂度的问题。为解决这一矛盾，论文提出了改进的模糊加权熵公式，这个公式能够满足图像分割的五项基本条件，如区域一致性，避免了传统方法可能导致的图像细节均衡问题。 论文还涉及了DICOM图像格式的研究，这是一种常用的医学图像存储格式，它与通用图像格式BMP之间的转换技术也被探讨和实现。通过对现有分割方法的优缺点分析，论文强调了完全自动分割方法在实际应用中的价值，尤其是在减少人为干预和提高工作效率方面的潜力。 在算法设计上，论文提出了一种新的隶属函数，即对称型抛物线分布，这种分布降低了参数的维度，从而提高了算法的运算效率。此外，论文还讨论了阈值、模糊熵和梯度等关键概念在图像分割中的应用。 关键词包括DICOM、图像分割、阈值、模糊熵和梯度，这些都是论文的核心内容，展示了作者对于CT图像分割算法深入研究的广度和深度。整个论文通过理论分析和实践应用，为医学图像处理领域提供了有价值的理论支持和技术指导。