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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:陳耀淋
研究生(外文):Chen, Yao-lin
論文名稱:視覺模型與區域競爭法在超音波影像上的應用
論文名稱(外文):Ultrasound Image Segmentation with a Vision Model and Region Competition
指導教授:盧鴻興盧鴻興引用關係
指導教授(外文):Henry Horng-shing Lu
學位類別:碩士
校院名稱:國立交通大學
系所名稱:統計學類
學門:數學及統計學門
學類:統計學類
論文種類:學術論文
論文出版年:1998
畢業學年度:86
語文別:中文
論文頁數:29
中文關鍵詞:視覺模型區域競爭法雜訊視距圖
外文關鍵詞:Vision ModelRegion CompetitionSpeckleDistance Map
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本篇論文的目的是希望透過影像處理中的區域競爭法來進一步結合超音波
影像關於紋路與雜訊的兩項特質. 針對紋路, 模仿人類視覺模型所產生的
視距圖(distance map)可以提供邊界的資訊. 超音波影像的雜訊則可根據
其形成原理而導出Rayleigh 分佈的統計模型. 區域競爭法引進概似化檢
定(likelihood ratio test), 令邊界上的點沿著最陡的下降(steepest
descent) 的方向移動, 以達到最小化能量函數的目的. 我們進一步對於
邊界不甚明顯的區域進行修正, 以得到一個完整的區域.

Ultrasound images are difficult for analysis due to their
complex textures and speckle noises. In this study, it is aimed
to combine these two characters with a region-based technique
named ``region competition" to analyze ultrasound images. For
textures, a vision model is applied to generate a distance map
which provides peak points for edge information. The Speckle
noises are modeled by the Rayleigh distribution or its
transformation based on the statistical properties of speckle
noises. Region competition employs the likelihood ratio tests to
move pixels on the boundary along the steepest descent direction
in order to minimize the total energy function. These three
techniques are integrated into a new approach for the
segmentation of ultrasound images. Special treatments of weak
edges are suggested by adjusting the weighting parameter
adaptively. Simulation and emperical studies are performed and
reported to investigate the feasibility of this new approach.

QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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