【#第一文档网# 导语】以下是®第一文档网的小编为您整理的《工作报告之图像配准开题报告》，欢迎阅读！
图像配准开题报告 【篇一：图像融合开题报告2】 毕业设计(论文)开题报告 题目：图像拼接技术研究—图像融合 院（系） 专 业 电子信息科学与技术 班 级 070405 姓 名 闫夏 学 号 070405137 导 师 2011年 3 月 3 日 【篇二：开题报告 1228401060】 光学相干断层图像中基于hessian 矩阵的血管检测 开题报告 1.选题的背景与意义 视网膜图像的评估被广泛运用到医学诊断以及生物特征识别系统中。其中，视网膜血管的直径变化、分叉角度以及血管弯曲程度都是诊断眼底病变的重要指标。同时，血管增强也是血管分割、图像配准和三维可视化等后续处理的重要前提。因此，血管增强作为眼底图像处理的关键技术具有重要意义。 血管增强的目的是强调眼底图像中的血管结构，同时抑制非重要的特征，从而加强图像判读和识别。图像增强方法可分为基于空域的算法和基于频域的算法两大类。前者直接对图像灰度级做计算，后者基于图像变换域对变换系数进行修正。 考虑到 hessian 矩阵在检测曲线结构上表现出的良好性能，在研究眼底图像特征的基础上，提出了一种基于 hessian 矩阵的多尺度血管增强方法，与其他多种血管增强方法相比，可达到相当的准确率，且在同等准确率下能得到较高的鲁棒性。 2.hessian 矩阵的应用原理 hessian 方法是一种用高阶微分提取图像特征方向的方法。hessian 方法认为，具有最大模的特征向量的方向是垂直于图像特征方向的，与它垂直的方向被认为是平行于图像特征方向的。对于由高斯函数构造的线性模型，可以用与直线正交的绝对值较大的二阶导数、沿线方向的绝对值很小的二阶导数来表示，这恰好是二维 hessian 矩阵的两个特征值所代表的几何意义。将 hessian 矩阵的该性质应用到血管检测，通过设计线状增强滤波函数，将视网膜图像中的噪声( 如晶体杂质、成像设备引起的伪迹) 去除，从而检测和增强视网膜血管。 ??、??????、??????、??????分别表示二维图像 f( x，y) 的四个二阶偏微分: 图像处理中主要用 hessian 矩阵的特征值来判断图像上的点是否为角点，所谓角点是指图像中密度变化剧烈的点。因此，可以使用 hessian 矩阵的特征值来检测血管边缘，视网膜血管的强度和方向即可由 hessian 矩阵的特征 值和特征向量表示。 由于视网膜血管的直径存在变化，不适合使用单一尺度的增强效果，本文采用高斯函数构造多尺度增强滤波器，采用不同尺度进行增强滤波。 根据 hessian 矩阵的定义: 高斯函数表达式为： 2 | ，定义二维线形 与血管的实际宽度最匹配时，此滤波 3.研究方法和目标 1）方法 通过迭代，对不同尺寸的血管图像进行增强，增强对比度，抑制图像背景和噪声。 在完成二维图像的基础上，尝试实现三维图像的增强。 ij ，作为该元素的输出。最后输出增强图像。 4、工作进度与安排 5．参考文献 [1]multiscale vessel enhancement filteringalejandro f. frangi, wiro j. niessen, koen l. vincken, max a. viergeverimage sciences institute, utrecht university hospital [2]基于hessian矩阵的多尺度视网膜图像增强方法游嘉陈波 [3]基于hessian算子的多尺度视网膜血管增强滤波方法丘赟立蒋先刚熊娟 【篇三：毕业设计(论文)开题报告】 毕业设计(论文) 开 题 报 告 题 目 室内地图制作方法实践 学 院 测绘科学与技术学院 专 业 地理信息系统 班 级 xxx 姓 名 xxx 学 号 xxx 指导教师 日 期 2014年4月1日 xxx大学毕业设计(论文)开题报告 本文来源：https://www.dywdw.cn/c541fede0142a8956bec0975f46527d3240ca6c5.html
下载此文档
搜索文档
阅读：
文档下载
2022-07-19
