工作报告之图像配准开题报告

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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