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图像分割是医学图像处理分析中的一个重要步骤。医学图像的多样性和复杂性,以及获取图像时噪声的干扰,使医学图像的准确分割往往具有较大的难度。目前,研究者们提出了许多分割方法,但现在还没有一种统一的分割方法能够适用于各类图像的分割,有时甚至完成某一分割任务也需要综合多种算法来完成。当前,图像分割算法的发展趋势是提高算法的分割速度、分割精度及自动化程度等。医学图像可视化是医学图像处理的重要研究内容,也是科学计算可视化中最成功的应用领域之一,已成为辅助疾病诊断和治疗的重要手段,并且已深入到医学的各个领域。目前已有很多可视化方法,如面绘制、体绘制等等。借助于可视化技术,如何快速、高效地显示图像中的有价值信息,这已成为目前医学图像可视化领域的研究热点。医学图像具有数据量大的特点,这导致可视化算法绘制和交互的速度比较慢,因此当前可视化算法的发展趋势体现在提高绘制速度,增强绘制精度等方面。本文的主要工作表现在以下几个方面:1.讨论了图像分割的一些常用方法及其优缺点,阐述了基于浸没模拟的水线变换的基本原理与算法实现,并针对水线变换在图像分割中引起的过分割问题,分别讨论了基于标记的水线变换方法以及通过区域合并来克服过分割问题的方法。2.根据脑部图像的灰度分布特点,提出了一种脑部图像标记的提取方法。首先根据图像的灰度分布获取目标区域的阈值,并选用Roberts算子计算梯度图像,然后检测梯度图像中位于两阈值之间的极小值点,以这些极小值点作为标记点进行水线变换。试验结果表明,该方法能够较好地将脑部图像分为各个标记区域,并且将脑部作为一个连通的区域提取出来。3.概述了医学图像可视化算法的分类,给出了面绘制算法及体绘制算法的基本思想及特点,并对Marching Cubes和光线投射法的算法原理及实现过程分别进行了讨论,给出了相关的试验结果。4.讨论了光线投射法在VTK中的实现,概述了光线投射法的相关加速方案,对影响光线投射法绘制速度与精度的若干因素进行了试验,并给出了相关的试验结果。5.基于VTK实现了等值面绘制算法,在基于图像组织分类的前提下根据OTSU算法获取各类组织的灰度均值,以此作为阈值进行等值面绘制。重建结果表明,该方法同依据经验设定阈值相比较,更能考虑不同组织的灰度分布特点及不同成像设备的差异,绘制结果更平滑,包含信息更丰富。全文共分六章。第一章介绍了医学图像分割与可视化的研究意义,分析了当前国内外的研究现状,给出了本论文的主要工作。第二章介绍了图像分割的基本概念,概述了图像分割的各种方法及其优缺点,并总结了当前医学图像分割方法的主要发展趋势。第三章介绍了数字图像处理的一些基本概念,讨论了基于浸没模拟水线变换的算法原理及实现过程,并对水线变换引起的过分割问题的相应解决方案进行了阐述,最后提出了一种脑部图像标记的提取方案并应用于水线变换,实现了脑部连通区域的提取。第四章介绍了医学图像可视化算法的分类,讨论了MarchingCubes算法和光线投射法的绘制原理,总结了算法的特点。第五章介绍了可视化工具包VTK,