粗定标条件下高精度超声三维重建与图像识别方法

"超声三维图像数据重建与图像识别方法研究" 本文主要探讨的是超声三维图像数据重建与图像识别技术，特别是在医学领域的应用。作者罗小安在华中科技大学攻读模式识别与智能系统的硕士学位，由导师周成平指导，完成于2007年。随着医学影像技术的发展，三维超声成像已成为医生诊断疾病的重要工具，因为它能提供人体内部器官和组织的真实三维视图，支持虚拟内窥和精确的空间定位。 首先，论文对多种超声图像的三维重建方法进行了全面的综述，包括不同扫描方式下的方法，并对其性能进行了评价。这些方法各有优缺点，选择合适的方法对于提高重建质量和准确性至关重要。 其次，作者深入研究了中心对称旋转扫描三维重建过程中出现的误差，分析了其产生的原因，并构建了一个数学模型，用于将带有误差的二维图像映射到无误差的状态。基于这一模型，论文提出了一种新的高精度三维重建策略，即使在硬件定标不精确和制造精度较低的情况下，也能实现精确的数据重建。这种方法通过引入参数来描述二维图像的空间位置，然后运用优化算法求解这些参数。 接着，论文对图像识别和分类进行了初步探讨，特别是针对目标图像的轮廓特征，设计了一种快速的轮廓描述子提取方法。该方法具有旋转、伸缩和平移不变性，能在一定程度上抵抗噪声干扰，为后续的图像分析和理解提供有力的支持。 最后，作者指出了本文提出的带参数三维重建方法未来需要进一步研究的方向，同时也对图像分析识别技术的未来发展提出了展望。关键词涵盖了医学影像、超声成像、三维重建、图像分析以及图像识别，表明这些是本文的核心研究领域。 这篇硕士论文不仅对超声三维图像数据重建技术进行了创新性的研究，还在图像识别领域提出了实用的方法，对于提高医疗诊断的准确性和效率具有重要意义。