Методи виділення контурів при багатомасштабному аналізі медичних зображень.

Анотація

Проводиться короткий огляд існуючих методів сегментації зображень на основі виділення контурів. Розглядаються форми операторів, які широко застосовуються при обробці медичних зображень, надаються характеристики цих методів, їх переваги та недоліки. Паралельно з цими методами розглядається вейвлет аналіз зображень для стиснення їх загального обсягу. В якості приклада обраний алгоритм Маала, який базується на застосуванні квадратурний дзеркальних фільтрів при розкладанні та відновленню зображень на кожному етапі обробки. Більш детально розглянутий алгоритм MSEC (Multi Scale Edge Compensation), який є модифікацією алгоритму Маала. Головна відмінність цієї модифікації полягає в тому, що при кожному кроці обробки застосовується не пара квадратурних дзеркальних фільтрів, як це відбувається у алгоритмі Маала, а тільки один з них. Перед тим, як застосувати дію цього фільтру зображення обробляється оператором типу гауссіан, який є симетричним низькочастотним фільтром і згладжує перепади яскравості на площині зображення. Цей контур зберігається окремо для кожного етапу обробки зображення. Значною перевагою цього алгоритму є його швидкодія в порівнянні з алгоритмом Маала, це відбувається за рахунок того, що застосовується тільки один фільтр, а не пара фільтрів. Така модифікація не відображується на якісних і кількісних показниках обробки зображень, але при цьому на кожному етапі  розкладання застосовується один і той же оператор гауссіан для відокремлення контуру, ця процедура повторюється рекурентно до завершення обробки зображення. Характеристики оператора виділення контуру можуть змінюватися, але на кожному етапі розкладання вони однакові. Пропонується можливість застосування відомих методів сегментації медичних зображень при використанні багатомасштабного аналізу на кожному етапі розкладання. В якості багатомасштабного аналізу розглядається можливість застосування модифікації алгоритму Маала, що базується на класичному вейвлет перетворенні зображень, це - MSEC (Multi Scale Edge Compensation).  Даний метод може бути використаний при обробці, пошуку і сегментації об’єктів дослідження на медичних зображеннях.