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研究生：	張家禎 Chang, Chia-Chen
論文名稱：	動態輪廓線模型及其在醫學3D影像上之應用 An Active Contour Model and Its Applications in Medical 3D Imaging
指導教授：	陳立祥 Chen, Lih-Shyang
學位類別：	碩士 Master
系所名稱：	電機資訊學院 - 電腦與通信工程研究所 Institute of Computer & Communication Engineering
論文出版年：	2005
畢業學年度：	93
語文別：	中文
論文頁數：	75
中文關鍵詞：	動態輪廓線模型、輪廓線
外文關鍵詞：	active contour model, contour, acm
相關次數：	點閱：93 下載：4
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　　物件輪廓線的取得在影像處理中佔了相當重要的角色，且輪廓線取得的精準性與方便性，也是決定一影像處理系統好壞的重要因素。而動態輪廓線模型是由影像系統或使用者給定一條初始輪廓線，然後ACM會將輪廓線變形到精確的位置上，如此可以大幅減少使用者繪製輪廓線的時間與心力。

　　本論文利用了離散動態輪廓線模型為基礎加以改良，改善傳統動態輪廓線模型的準確性不足之處。在新的模型中，新增對彩色影像的支援，並以增強前處理的方式，減少變形過程發生錯誤的機率；另外也將邊緣偵測後的結果加以評估，增加器官邊緣的正確性；另外在變形過程中加入錯誤偵測的功能，讓變形錯誤時不會在下一次變形中被放大。

　A contour extraction plays an important role in image segmentation. The accurate and convenience that the contour has been made is the important factor of determining an image process system quality. The image system or users give an initial contour to the Active Contour Model, and the initial contour will be out of shape to at accurate position. This will reduce time and effort of drawing contour by user.

　This thesis has been based on Discrete Dynamic Contour Model and improved, and the week of accuracy of traditional Active Contour Model has been improved. In the new model, the color image support has been added, and by way of enhance preprocess to reduce error probability of deformation. The edge has been evaluated to increase accurate of organ edge. Join error detect function in deformation to prevent mistakes to be enlarged in next time of deformation.

中文摘要	i
英文摘要	iv
誌謝	v
目錄	vi
圖目錄	ix
第1章 導論	1
1. 概述	1
1.1. 蛇狀模型	3
1.2. 幾何形變模型(Geometrically Deformed Models)	4
1.3. 離散動態輪廓線模型(Discrete Dynamic Contour Model)	5
第2章 基本架構	6
1. Preprocess	7
2. ACM Deformation	7
3. Evaluation	7
第3章 Preprocess	8
1. 序言	8
2. 資料來源及問題描述	8
2.1. 影像來源	9
2.1.1. 灰階影像	9
2.1.2. 彩色影像	11
2.1.3. 輪廓線來源	12
2.2. 錯誤影響	13
3. 解決方法	13
3.1. 相關區域(Relevant region)截取	15
3.1.1. 產生起始輪廓線區域	16
3.1.2. 去除人工邊緣	16
3.1.3. 相關區域的環寬度設定	17
3.2. 灰階影像中的對比增強	18
3.3. 材質消除	18
4. 邊緣偵測	22
4.1. 梯度計算	22
4.2. Canny edge detector	25
5. 邊緣線段追蹤的修正	28
5.1. 錯誤情況描述	29
5.1.1. 邊緣分岔	29
5.1.2. 邊緣追蹤錯誤	29
5.2. 邊緣追蹤的改進	30
5.2.1. 邊緣追蹤演算法	30
6. 邊緣雜訊濾除	33
6.1. 邊緣梯度值強度	33
6.2. 邊緣線段長度	34
6.3. 邊緣纏繞偵測	35
6.4. 邊緣評估	38
6.4.1. 邊緣線段評估	39
6.4.2. 輪廓線評估概念	40
6.4.3. 決定邊緣內部與外部的方向	41
6.4.4. 參考輪廓線及影像的設定	43
6.4.5. 邊緣評估結果	43
7. Preprocess架構圖	45
8. Result of Preprocess	46
第4章 ACM Deformation	47
1. Deformation概念	47
2. Traditional force model in ACM	48
2.1. 內部力量	48
2.2. Force weight decision	49
3. 變形模組的改進	50
3.1. 新版ACM頂點的移動方式	50
4. 變形的問題與解決方式	52
4.1. 問題描述	52
5. 解決方式	53
5.1. 錯誤線段偵測	53
5.2. 搜尋過程中以較長的線段為目標	56
5.3. 未變形頂點的處理	56
5.4. 輪廓線片段延伸	58
5.5. ACM流程的門檻設定	60
6. 穩定條件	61
7. 變形模組流程	62
第5章 Evaluation	63
1. 正確性判斷：	63
2. 提供改進相關資訊：	64
第6章 結論	66
1. 研究成果	68
1.1. 前處理的改善	68
1.2. 變形的改善	69
2. 與醫學影像系統的整合應用	69
2.1. 3D Builder	70
3. 未來發展方向	71
3.1. 增強邊緣偵測	71
3.2. 加入彩色影像的評估機制	72
3.3. 影像材質與雜訊	72
參考文獻	73
                                    

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校內：2015-08-05公開
校外：2015-08-05公開

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