基于演化偏微分方程的肝脏病变图像识别(1)
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摘要：
图像识别问题是一个复杂的过程，且对于不同的分割对象，需要有不同的分割方法。本文通过对数字图像识别的研究提出一种利用演化偏微分方程来解决医学图像中肝脏区域的数字图像分割的模型。
关键词：偏微分方程； 图像识别； 图像分割
【中图分类号】
TP751 【文献标识码】B 【文章编号】1002-3763(2014)05-0001-02
图像是人类传递信息的主要媒介之一，对图像信息的处理是人类视觉延伸的主要手段，因此图像处理技术对国计民生有着重要的意义。随着科学的发展，目前图像处理领域主要是对数字图像进行处理。这一技术被广泛应用于遥感、医学、通信技术、工业生产的质量控制、公安等领域。在医学领域中对病变部位的识别广泛使用CT和核磁等方法，但目前阅片主要采用人工阅片，而大量成像结构噪声使得人工阅片准确度降低，那么如何提高诊断准确度成为了影像学研究的新热点。
1图像识别技术理论
图像识别技术即利用现代信息处理与计算技术来模拟和完成人类的认识、理解过程。一般图像识别系统由三个部分组成，即图像分割、图像特征提取和分类器的识别分类。事实上，图像分割的过程就是图像识别的过程。目前最为热门的图像识别理论主要包括三大类方法：随机建模、小波理论、偏微分方程(PDE)方法，而这些方法各有其优势，而本文主要讨论偏微分方程的方法。这一方法起源于上个世纪80年代末，在90年代得到了长足的发展。而偏微分方程属于基础数学领域的重要分支，其所需要的数学方面的知识和运算方法已比较完善。
2图像识别的国内外研究现状及存在问题
按分割方式不同主要有基于阈值的分割、基于区域的分割、基于边界的分割几种分割方式 ......
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