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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:耿國光
研究生(外文):Keng, Kuo-Kuang
論文名稱:主動尋找輪廓模型運用於超音波影像之研究
論文名稱(外文):A Study on Ultrasound Image Segmentation -A New Adaptive Weighting Active Contour Model
指導教授:陳志宏 陳中明
指導教授(外文):Chen, Jyh-Horng Chen, Chung-Ming
學位類別:碩士
校院名稱:國立臺灣大學
系所名稱:電機工程研究所
學門:工程學門
學類:電資工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:1996
畢業學年度:84
語文別:中文
論文頁數:100
中文關鍵詞:邊緣檢測尋找輪廓空間域濾波法區域生長法圖形尋找法主動尋找輪廓模型
外文關鍵詞:edge detectioncontour extractionregion growinggraphic
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邊緣檢測(edge detection),尋找輪廓(contour extraction)以及影像分
割,一直是影像處理的重要課題。解決這些問題的方法很多,:如空間域
濾波法、區域生長法(region growing)、圖形尋找法 (Graphic search)
及主動尋找輪廓模型(snake-model)等等。不同的方法適用於不同種類的
影像,沒有絕對的認可,那一種方法對任何影像都是最好的,但是有優劣
之分。然而,由於超音波影像(ultrasound image)的複雜,模糊,雜訊干
擾等因素,傳統的方法不適用於分析超音波影像。本研究的目的便是發展
一套新的方法可以主動尋找輪廓,以方便醫師獲得診斷上的參數 (如面
積)。有關這方面的研究,國內外已有不少人使用snake-model來主動尋找
輪廓,運用在各個影像領域,包括相片、醫學影像、動態影像等。但對於
超音波影像一直沒有很好的系統方法來得到不錯的結果。在本論文中,我
們提出一個以snake-model為基礎的影像分割法,其特色為結合了可適性
遮罩濾波(adaptive-windows-filter),加上可適性自動調整權重參數,
以及積分放大來偵測邊緣位置。可適性遮罩濾波能夠平抑雜訊保持邊緣,
比傳統平滑濾波器有更優越的性能。自動調整參數使snake能夠可適性的
偵測邊緣。積分匹配放大,除了放大邊緣信號外,也能偵測斜坡邊緣
(ramp edge)。有了這些我們所研究出附予的改良架構及特性。新snake-
model已比傳統方法有更好的分析能力,無論是假體模擬或實際的超音波
影像均有較優越的結果。未來之研究方向為:1.改良濾波的性能或研究更
好的方法。2.設計更好 的能量函數項(cost function)使snake有更好的
性能。3.最佳化求解。4.更可將此新方法運用於影像傳輸及3D影像重建,
發揮snake- model的特長。
Researches on edge detection, contour extraction and image
segmentation have been an important area in image processing.
In recent years, many methods has been established including
space-filters, region growing, graphic search and active
contour model (snake model), etc. Each method has its
characteristics for suitable images. Proper method should be
chosen depends on different needs for different imaging
modality. Because ultrasound images(UI) are complex, blurring
and noisy, traditional methods are not adaptive to analyze UI.
The purpose of our research is to develop a novel method to
actively extract the contour in UI. It is convenient for
doctors to acquire some diagnostic parameters(for example, area
for clinical purposes. ). In the part, many studies using the
snake model applied to different kinds of images including
photography, medical images, dynamic images etc. But for UI,
there is not a good systematic approach to extract the contour.
after our investigation, we adopt the snake model as a basis,
combining adaptive-windows-filter, adaptive adjusting
weightings and integral amplifier to detect edges. The adaptive-
windows-filters can suppress the noise and preserve the edge
signal, which is superior than the traditional smoothing
filters. By automatically adjusting the snake weightings make
the snake model adaptive. The integral amplifier can amplify
the edge signal, and detect the ramp edge. This novel snake
model we develop performs better than traditional snake.
Applying the new snake to phantom simulation and clinical UI,
we all got satisfactory performance. The future works are four
folds : 1. Modified the function of filter or study another
better method. 2. Design better cost function making the snake
powerful. 3.Optimize the performance. 4.Apply snake to
communication and 3-D images reconstruction.
QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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