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资源说明：摘 要 医学图像存在病变区域和背景区域病变区域是分割的重点亦即感兴趣区域 针对传统的分水岭变换由于对噪声和
细密纹理的敏感会产生严重的过分割现象提出两点改进首先对原始图像运用高频强调滤波作图像增强预处理补偿图像轮
廓突出图像的边缘信息以使图像显得更加清晰其次是采用修改了标记符的梯度图像进行分水岭分割整个分割过程无须进
行再进行后续的合并处理降低了分割的复杂性仿真实验结果表明这种改进的方法不但使过分割现象得到了很好的抑制而
且医学图像中的病变区域被有效分割出来同时该方法还支持任意形状且与JPEG2000标准兼容分割效果很好
【摘要】中提到的改进分水岭算法在医学图像分割中的应用，主要针对传统分水岭变换存在的过分割问题。过分割是指由于算法对噪声和细密纹理过于敏感，导致图像分割过度，使得原本应该连通的区域被错误地分割为多个小区域。为了改善这一状况，作者提出了两方面的改进措施。
1. **高频强调滤波预处理**：
在进行分水岭分割之前，先对原始医学图像进行高频强调滤波。这一预处理步骤是为了增强图像的高频分量，即图像的边缘和细节信息。高频滤波可以有效地补偿图像轮廓，滤除噪声和非感知信息，使图像边缘更加明显。然而，简单的高通滤波会改变图像的平均值，因此文中采用了特定的高频强调滤波器来避免这个问题，确保图像的整体特性不受影响。
2. **修改标记符的梯度图像进行分水岭分割**：
传统的分水岭变换通常基于梯度图像，但这种方法容易导致过分割。为了解决这个问题，作者在预处理的图像上对前景和背景对象进行标注区别，然后对梯度图像进行修改，以减少对噪声和细密纹理的敏感性。这种修改后的梯度图像作为输入，再运用分水岭算法进行分割，由于预先区分了前景和背景，可以显著减少后续的合并处理，降低算法复杂性，提高分割效率。
实验结果表明，通过这两点改进，过分割现象得到了显著抑制，医学图像中的病变区域能被准确有效地分割出来。这种方法不仅适用于任何形状的分割，而且与JPEG2000标准兼容，这意味着它可以在实际的医学图像处理系统中方便地集成，且分割效果优秀。
**关键词**涉及的技术点包括：
1. **感兴趣区域**：在医学图像中，病变区域是分割的关键，即研究人员或医生关注的主要部分。
2. **分水岭算法**：一种基于数学形态学的非线性分割方法，能够快速定位图像边缘，尤其适用于分离相连接的目标。
3. **医学图像**：由CT、MRI、超声等医学成像技术获取的图像，需要精确分割以便于疾病诊断和治疗。
总结来说，该研究通过引入高频强调滤波和修改标记符的梯度图像，优化了分水岭算法在医学图像分割中的性能，提高了分割的准确性和效率，对于医学图像分析领域具有重要的实践价值。
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