فهرست:
اول:مقدمه 1
1-1-مقدمه 2
1-2-خلاصه مسئله 4
1-3-سرفصل ها 4
فصل دوم:پیشینه تحقیق 6
2-1-مقدمه 7
2-2-مروری بر روش های قطعه بندی 7
2-2-1-روش های ساختاری 8
2-2-2-روش های آماری 12
2-2-3-روش های ترکیبی 15
فصل سوم:مدل های قابل تغییر شکل 18
3-1-مقدمه 19
3-2-مدل های قابل تغییر شکل پارامتری 20
3-2-1-بیان ریاضی مدل 20
3-2-2-انرژی داخلی مدل 21
3-2-3-انرژی خارجی مدل 22
3-2-4-تکامل مدل قابل تغییر شکل پارامتری 23
3-2-5-روش حل عددی 24
3-3-محدودیت های مدل های قابل تغییر شکل پارامتری 24
3-3-1-حساسیت به شرایط اولیه 25
3-3-2-حساسیت به حداقل های محلی 25
3-3-3-حساسیت به انحنای زیاد 26
3-3-4-نیاز به تنظیم پارامترها 27
3-3-5-بار محاسباتی 27
فصل چهارم:سطح فعال منفصل برای قطعه بندی تصاویر سه بعدی 28
4-1-مقدمه 29
4-2-تعریف راس و سطح در مدل سطوح فعال منفصل 30
4-3-مرحله اول:تعیین سطح اندازه گیری شده 31
4-4-مرحله دوم:تولید دانش پیشین غیرایستا در فضای سه بعدی 34
4-4-1-انحنا در فضای سه بعدی 34
4-4-2-نمونه برداری مجدد سطح بر مبنای انحنا 35
4-5-مرحله سوم:تخمین آماری 39
فصل پنجم:روش پیشنهادی 40
5-1-مقدمه 41
5-2-الگوریتم پیشنهادی 41
5-2-1-تخمین کانتور فعال برای سطح اولیه 42
5-2-2-روش جستجوی خطی 43
5-2-3-انتگرال انحنا به عنوان انرژی داخلی 44
5-2-4-تبدیل ویولت برای تصاویر 45
5-2-5-وابستگی محلی فاز به عنوان انرژی خارجی 47
5-2-6-گرادیان تصویر حاصل از استخراج مرز توسط ویولت به عنوان انرژی خارجی 49
5-2-7-نمونه برداری براساس همسایگی 51
5-2-8-بروز رسانی شبکه مثلثی براساس نزدیکترین همسایگی ها 52
5-2-9-تشریح روند کلی روش پیشنهادی 53
فصل ششم:نتایج الگوریتم پیشنهادی و بررسی آنها 57
6-1-مقدمه 58
6-2-مغز 58
6-3-ریه 59
6-4-کبد 60
6-5-پرتونگاری کامپیوتری 61
6-5-1-تاریخچه سی تی اسکن 62
6-5-2-اجزای اصلی تشکیل دهنده دستگاه سی تی اسکن 62
6-5-2-الف-لامپ اشعه ایکس 63
6-5-2-ب-دتکتورهای اشعه ایکس 64
6-5-2-پ-واحد جمع آوری اطلاعات 64
6-5-2-ت-واحد تولید ولتاژ بالا 64
6-5-2-ث-تخت بیمار 64
6-5-2-ج-واحد بازسازی و تولید تصویر 64
6-5-2-چ-کنسول نمایش و واسط کاربر 65
6-5-ح-کامپیوتر کنترل کننده مرکزی 65
6-5-3-نسل های مختلف دستگاه 65
6-5-3-الف-نسل اول 65
6-5-3-ب-نسل دوم 65
6-5-3-پ-نسل سوم 65
6-5-3-ت-نسل چهارم 66
6-5-3-ث-نسل پنجم 66
6-5-3-ج-نسل ششم 66
6-5-3-چ-نسل هفتم 67
6-6-مشخصات نتایج 67
6-7-نتایج و تحلیل آنها 67
6-7-1-مقایسه نتایج مدل سطح فعال منفصل با چند روش معمول 67
6-7-2-مقایسه نتایج روش پیشنهادی و الگوریتم سطح فعال منفصل 69
6-7-2-الف-ستاره سه بعدی ساختگی 69
6-7-2-ب-تصاویر سی تی اسکن مغز 70
6-7-2-پ-تصاویر سی تی اسکن ریه 76
6-7-2-ت-تصاویر سی تی اسکن کبد 81
6-7-2-ث-مقایسه سرعت همگرایی و بار محاسباتی 88
فصل هفتم:نتیجه گیری و کارهای آینده 90
7-1-نتیجه گیری 91
7-2-کارهای آینده 92
فهرست منابع
منبع:
[1] N. r.Pal and S. K.Pal, A review on image segmentation techniques, Pattern Recognition, Vol. 26, No.9, 1993, 1277-1294.
[2] D. L.Pham, C. Xu and J. L.Prince, A Survey of Current Methods in Medical Image Segmentation, Technical Report, Department of Electrical and Computer Engineering, the Johns Hopkins University, Baltimore, 2001.
[3] S. Lakare and A. Kaufman, 3D segmentation techniques for medical volumes, Technical Report, Center for Visual Computing, Department of Computer Science, State University of New York, 2000.
[4] M. Marsh, A. Literature Review of Image Segmentation Techniques and Matting for the Purpose of Implementing “Grab-Cut”, Grahamstown.
[5] X. Huang and G. Tsechpenakis, Medical Image Segmentation, Information Discovery on Electronic Health Records, 2009, 12-251.
[6] O. Wirjadi, Survey of 3D image segmentation methods, Fraunhofer Institute Techno-und Wirtschaftsmathematik, 2007.
[7] T. Uemura, G. Koutaki and K. Uchimura, Image Segmentation Based on edge Detection using Boundary Code, International Journal of Innovative Computing, Information and Control, Vol. 7, No. 10, 2011.
[8] L. Gui, R. Lisowski, T. Faundez, P. S. Huppi and F. Lazeyras, Morphology-driven automatic segmentation of MR images of the neonatal brain, Elsevier Journal on Medical Image Analysis, 2012, 1565-1579.
[9] T. Shen, H. Li, Z. Qian and X. Huang, Active Volume Models for 3D Medical Image Segmentation, IEEE conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2009, 707-714.
[10] E. Cuevas, D. Zaldivar and M. Perez-Cisneros, A Novel Multi-threshold Segmentation Approach based on Differential Evolution Optimization, Expert Systems with Application, Vol. 37, No. 7, 2010, 5265-5271.
[11] A. Mishra, P.W. Fieguth, D.A. Clausi, Decoupled Active Surface for Volumetric Image Segmentation, Canadian Conference on Computer and Robot Vision(CRV), 2010, 293-300.
[12] J. Olivier, J. Mille, R. Bone, J-J. Rousselle, Dynamic Neighborhoods in Active Surface for 3D Segmentation, International Journal for Computational Vision and Biomechanics, 2008, 173-180.
[13] N. barreira, M. G. Penedo, L. Cohen and M. Ortega, Topological active volumes: A topology-adaptive deformable model for volume segmentation, Elsevier Journal on Pattern Recognition 43, 2010, 255-266.
[14] J. Mille, Narrow band region-based active contours and surfaces for 2D and 3D segmentation, Computer Vision and Image Understanding, 2009, 946-965.
[15] F. Heckel, O. Konrad, H. K. Hahn and H. Peitgen, Interactive 3D medical image segmentation with energy-minimizing implicit functions, Elsevier Journal on Computer and Graphics, 2011, 275-287.
[16] A. Mishra, Decoupled Deformable Model for 2D/3D Boundary Identification, A Thesis of Doctor of Philosophy in System Design Engineering presented to the University of Waterloo, 2010.
[17] J. Montagnat, H. Delingete and N. Ayache, A review of deformable surfaces: topology, geometry and deformation, Elsevier Journal on Image and Vision Computing, 2001, 1023-1040.
[18] L. D. Cohen and I. Cohen, Deformable models for 3D medical images using finite elements and balloons, IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 1992, 592-598.
[19] L. D. Cohen, On active contour models and balloons, CVGIP: Image understanding, Vol. 53, No. 2, 1991, 211-218.
[20] C. Xu and J. L. Prince, Snakes, shapes, and gradient vector flow, IEEE Transactions on Image Processing, Vol. 7, No. 3, 1998, 359-369.
[21] B. Li and S.T. Acton, Active contour external force using vector field convolution for image segmentation, IEEE Transactions on Image Processing, Vol. 16, No. 8, 2007, 2096-2106.
[22] A. Blake and M. Isard, Active contours, London: Springer, Vol. 1, 1998.
[23] T. F. Cootes, C. J. Taylor, D. H. Cooper and J. Graham, Active shape models-their training and application, Computer vision and image understanding, Vol. 61, No. 1, 1995, 38-59.
[24] J. C. Nascimento and J. S. Marques, Robust shape tracking in the presence of cluttered background, IEEE Transactions on Multimedia, Vol. 6, No. 6, 2004, 852-861.
[25] J. C. Nascimento and J. S. Marques, Robust shape tracking with multiple models in ultrasound images, IEEE Transactions on Image Processing, Vol. 17, No. 3, 2008, 392-406.
[26] Y. Bar‐Shalom and T. E. Fortmann, Tracking and data association, Academic, New York, 1998.
[27] J. C. Nascimento and J. S. Marques, Adaptive snakes using the EM algorithm, IEEE Transactions on Image Processing, Vol. 14, No. 11, 2005, 1678-1686.
[28] L. D. Cohen and I. Cohen, Finite-element methods for active contour models and balloons for 2D and 3D images, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. 15, No.11, 1993, 1131-1147.
[29] G. Sundaramoorthi, A. Yezzi and A. C. Mennucci, Coarse-to-fine segmentation and tracking using Sobolev Active Contours, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. 30, No. 5, 2008, 851-864.
[30] G. Xu, E. Segawa and S. Tsuji, Robust active contours with insensitive parameters, Pattern Recognition, Vol. 27, No. 7, 1994, 879-884.
[31] G. Xu, E. Segawa and S. Tsuji, A robust active contour model with insensitive parameters, IEEE Fourth International Conference on Computer Vision, 1993, 562-566.
[32] A. K. Mishra, P. W. Fieguth and D. A. Clausi, From Active Contours to Active Surface, IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2011, 2121 – 2128.
[33] T.F. Chan, B.Y. Sandberg, and L.A. Vese, Active contours without edges for vector-valued images, Journal of Visual Communication and Image Representation, 2000.
[34] T.F. Chan and L.A. Vese, Active contours without edges, IEEE Transactions on Image Processing, 2001.
[35] L. Bing and S.T. Scott, Automatic active model initialization via Poisson inverse gradient, IEEE Transactions on Image Processing, 2008.
[36] I. Sobol, Uniformly distributed sequences with an additional uniform property, USSR Computational Mathematics and Mathematical Physics 16, 1976, 236–242.
[37] A. K. Mishra, A. Wong, P. W. Fieguth and D. A. Clausi, Quasi-random nonlinear scale space, Pattern Recognition Letters 31, 2010, 1850 – 1859.
[38] L. MA, J. Tian, W. Yu, Visual Saliency Detection in Image using Ant Colony Optimization and Local Phase Coherence, IEEE Electronics Letters, Vol. 46, 2011, 1066-1068.
[39] R. Hassen, Z. Wang and M. Salama, No-Reference Image Sharpness Assessment based on Local Phase Coherence Measurement, IEEE International Conference on Acoustic, Speech and Signal Processing(ICASSP), 2010.
[40] R. Hassen, Z. Wang and M. Salama, Multifocus Image Fusion using Local Phase Coherence Measurement, International Conference on Image Analysis and Recognition(ICIAR), 2009.
[41] Z. Wang, E. P. Simoncelli, Local Phase Coherence and the Perception of Blur, Advances in Neural Information Processing Systems, Vol. 16, 2004.
[42] J. Cheng, Y. Liu, 3D Reconstruction of Medical Image using Wavelet Transform and Snake Model, Journal of Multimedia, vol. 4, 2009, 427-434.
[43] Y. Zhang, B. J. Matuszewski, L. Shark, and C. J. Moore, Medical image segmentation using new hybrid level-set method, Fifth International Conference on BioMedical Visualization, 2008, 71-76.