基于結(jié)構(gòu)先驗的植物根系CT圖像序列分割算法研究.pdf

1、在地質(zhì)結(jié)構(gòu)學(xué)的研究中，土層中的根系分布、石礫參數(shù)和孔隙結(jié)構(gòu)等因素是反映土層質(zhì)量的重要指標。隨著無損檢測技術(shù)的發(fā)展，計算機斷層成像技術(shù)(ComputedTomography，CT)由于其準確、快速和無損的特點在土壤結(jié)構(gòu)和根系形態(tài)的觀測中得到了越來越廣泛的應(yīng)用。在三維CT成像過程中，由于探測器響應(yīng)和射線輻射強度分布不均勻等因素，導(dǎo)致CT圖像序列的重建結(jié)果在垂直方向上每層切片灰度水平不一致;土層切片圖像本身又具有目標結(jié)構(gòu)復(fù)雜和邊界模糊等特點，

2、這些問題為土層圖像目標提取帶來一定的難度。而CT圖像序列在空間上具有連續(xù)性和規(guī)律性，因此，本文利用圖像序列之間同一結(jié)構(gòu)表征對象的連續(xù)性，利用目標區(qū)域的結(jié)構(gòu)信息作為先驗知識應(yīng)用到圖像序列的分割中，研究基于結(jié)構(gòu)連續(xù)先驗的自適應(yīng)分割算法，實現(xiàn)圖像序列的自動分割。
　　首先，基于目標結(jié)構(gòu)的空間連續(xù)性，提出了基于結(jié)構(gòu)連續(xù)先驗的自適應(yīng)閾值分割算法，通過遞歸迭代的方法，將目標區(qū)域面積的變化作為先驗信息，以此為約束條件自動為圖像選取適合的閾值進行

3、分割，以此類推直至全部圖像序列分割完畢，并通過實驗驗證了該方法的可行性;其次，為了改進自適應(yīng)算法的欠分割現(xiàn)象，提出了基于結(jié)構(gòu)先驗的隨機游走分割算法，根據(jù)自適應(yīng)算法得到的閾值對圖像進行灰度變換，通過熵率超像素分割(ERS)的方法將分割目標進行標記，再根據(jù)圖像序列的結(jié)構(gòu)連續(xù)性提出了自動獲取分割種子點的方法，將獲取的有效標記點作為隨機游走算法的種子點對圖像進行分割，有效解決了圖像欠分割問題，進一步提高后續(xù)三維可視化的準確性，并通過實驗驗證了該