【摘 要】
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该文将主动形状模型(ASM)技术用于头影标志点和结构的自动识别.并针对ASM算法中的问题,提出了若干改进方案.第一,实现基本ASM算法,并用于头影识别.ASM算法是一个形状统计模型
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该文将主动形状模型(ASM)技术用于头影标志点和结构的自动识别.并针对ASM算法中的问题,提出了若干改进方案.第一,实现基本ASM算法,并用于头影识别.ASM算法是一个形状统计模型与灰度级搜索相结合的算法.整个算法可以分为:形状建模算法,灰度级建模算法,和图像搜索算法.该文实现了这三个算法,并用实现的ASM算法,根据170张头颅X光片数据,建立了针对头影识别的ASM形状模型和灰度级模型.将实现的模型和搜索算法用于100张头颅X光片的结构和标志点识别,取得良好效果.第二,针对ASM算法的不足,提出改进方案.针对头影识别的具体应用,设计并实现了基于图像分割的初始位置选择算法,算法主要采用图像二值化和数学形态学的方法,对图像进行分割,提取头颅的轮廓线.并将轮廓线与模型匹配,从而实现了ASM算法中初始位置的自动选择.该算法保证了初始位置的正确性,从而提高了ASM算法的健壮性和算法效率.针对ASM算法准确性与算法效率的矛盾,实现了多分辨率ASM算法,通过在低分辨率上粗略定位,高分辨率上逐步求精的思想,在保证准确性的前提下,显著提高了ASM算法效率.提出优化的ASM搜索算法,消除了ASM搜索算法中的冗余计算,提高了ASM算法效率.
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