多尺度小波边缘检测改进GVF snake的超声图像轮廓提取.docx

多尺度小波边缘检测改进GVFsnake的超声图像轮廓提取
摘要：
超声图像在医学诊断中具有重要的作用，如何准确地提取超声图像的轮廓是超声图像处理领域的一个重要研究方向。本文提出了一种基于多尺度小波边缘检测和改进GVFsnake的方法，用于超声图像轮廓提取。该方法先利用多尺度小波边缘检测方法检测出超声图像的边缘，再利用改进的GVFsnake方法将轮廓提取出来。实验结果表明，本文方法在超声图像轮廓提取方面的性能比其他一些方法更优秀。
关键词：超声图像，轮廓提取，多尺度小波边缘检测，改进GVFsnake
Abstract:
Ultrasoundimagesplayanimportantroleinmedicaldiagnosis.Accurateextractionofthecontoursofultrasoundimagesisanimportantresearchdirectioninthefieldofultrasoundimageprocessing.Inthispaper,amethodbasedonmulti-scalewaveletedgedetectionandimprovedGVFsnakeisproposedforultrasoundimagecontourextraction.Themethodfirstusesthemulti-scalewaveletedgedetectionmethodtodetecttheedgesofultrasoundimages,andthenusestheimprovedGVFsnakemethodtoextractthecontour.Theexperimentalresultsshowthattheperformanceofourmethodinultrasoundimagecontourextractionisbetterthanthatofsomeothermethods.
Keywords:Ultrasoundimage,contourextraction,multi-scalewaveletedgedetection,improvedGVFsnake
引言：
随着超声技术的不断发展，超声成像已经成为现代医学中最常用的诊断方法之一。超声图像的处理是超声成像中一个十分重要的研究领域。超声图像的轮廓提取是超声图像处理中的一个重要研究方向。超声图像的轮廓提取在肿瘤分割、动脉壁检测等方面有广泛的应用。因此，如何准确地提取超声图像的轮廓成为了一个重要的研究问题。
本文提出了一种基于多尺度小波边缘检测和改进GVFsnake的超声图像轮廓提取方法。该方法能够更准确地提取超声图像的轮廓，进而实现更准确地肿瘤分割、动脉壁检测等应用。本文中，我们首先介绍了超声图像轮廓提取的背景和意义，并介绍了目前常用的一些方法，然后详细介绍了本文所提出的方法的具体实现和优化方案。最后，我们通过实验对本文所提出的方法进行了验证和分析。
方法：
本文提出的超声图像轮廓提取方法主要由两部分组成，分别是多尺度小波边缘检测和改进GVFsnake。在实际应用中，我们首先对超声图像进行预处理，去除噪声和不必要的区域，然后对超声图像的边缘进行检测和轮廓提取。下面，我们将分别对多尺度小波边缘检测和改进GVFsnake进行介绍。
1.多尺度小波边缘检测
多尺度小波边缘检测方法是一种常用的边缘检测方法，可以有效地检测出图像的边缘信息。在本文中，我们采用了基于小波变换的边缘检测方法。具体而言，我们首先对超声图像进行小波分解，然后利用小波系数进行边缘检测。
小波变换是一种将信号或图像分解成不同频率的基函数集合的方法。采用小波变换将信号或图像进行分解，可以得到不同频率的信号或图像，并且可以更好地表示信号或图像的局部特征。在本文中，我们采用了二维小波变换，将超声图像进行分解，然后利用分解后的小波系数进行边缘检测。
具体而言，我们用Haar小波分解超声图像，然后得到每个分辨率的小波系数，分别为c1，c2，c3，……，cn（n为小波分解的层数），其中ci代表第i层分解的小波系数。然后，我们将小波系数进行阈值处理，如果小于阈值，将该小波系数设为0，否则保留该小波系数。最后，我们将处理后的小波系数进行重构，得到边缘图像。根据我们的实验结果，Haar小波分解层数为3或4时能够较好地检测出超声图像的边缘。
2.改进GVFsnake
GVF（GradientVectorFlow）snake是一种常用的轮廓提取方法，可以根据图像梯度信息寻找轮廓。然而，在实际应用中，GVFsnake存在一些问题，如易受噪声影响，容易陷入局部极小值等。为了解决这些问题，本文提出了一种改进的GVFsnake方法。
首先，我们在GVFsnake中加入惩罚项，以限制轮廓的扭曲