血管图像分割算法研究开题报告

全文总字数：810字

1. 研究目的与意义

随着当今社会信息化和智能化程度的提高，对图像分割处理的运用也日益广泛，尤其在医学领域，血管图像的分割处理，显得尤为重要。人工去识别图像早已过时，计算机智能地分割图像才是今后的主流年。如今，血管图像分割的方法很多，却良莠不齐，这就呼吁着需要一些更准确的图像分割方法。通过血管图像的分割算法的研究，得到更优异的算法，从而为科学研究以及医学应用带来些许帮助。

2. 国内外研究现状分析

发达国家最先研究计算机图像分割技术，也较早地运用在研究和医学上。他们在理论和应用区域，都有不错的基础。我国不少专家学者也参与到这项研究，我们能在大小中文报刊上查阅我国学者的论文和观点。而这项技术也在我国有了不少运用。然而理论不成熟，运用不普及，成了我国这一技术的现状。但归根结底，血管图像分割技术都离不开阈值分割的方法。

3. 研究的基本内容与计划

一、研究内容

血管图像的分割算法众多，编写并运行各算法，比较异同，取长补短，整合出一套分割效果较好的算法，并加以优化。血管图像分割的主要思路还是阈值分割。先将血管图像灰度化，由于血管的方向是任意的，因此采用多个不同方向的模板来对图像进行匹配滤波，以增强血管灰度。之后常用全局阈值法或者二维最大熵阈值法来分割图像，而二维最大熵阈值法更加抗干扰。其中，为了获取目标和背景的最大信息量，总希望图像的总熵越大越好。

二、研究计划

4. 研究创新点

特色：通过编写计算机软件实现血管图像分割，运用方便。

创新：实现多方位图像检测，得到更好的血管图像分割结果。