一、综述本课题的研究动态，说明选题的依据和意义

图像分割的研究已经有四十余年的历史。在此期间，国内外学者们为之付出了不懈的努力和汗水。上千种的图像分割算法相继被学者们陆续提出来。到目前为止，令学者们感到非常遗憾的是一种分割算法至少对某一类图像的分割是失败的，同时一幅图像至少对某一种分割算法是不适用的。因此，为了解决某些具体的问题，各种具有针对性目的的分割算法层见叠出。这些算法有的是在原始算法的基础上改进得来的，有的算法是结合了其他理论的某些知识而提出来的。 多年来，图像分割一直被认为是计算机视觉中的一个困惑人们的难题。现在，图像分割所要面对的问题的种类数见不鲜，问题的难度也越来越大，分割所面对的要求也越来越高。这些都促使了学者们对图像分割进行新的研究，林林总总的新的研究方法和新的理论也因此而相继诞生。

Otsu阈值分割法因其算法简单、实时性强，分割效果较好而得到广大学者的睐，但是当图像的目标和背景区域的像素灰度差值不明显时，会导致较大的分割错误。为此，许多学者又对 Otsu阈值法提出了改进。我国学者提出了二维Otsu阈值分割法，其分割效果较一维Otsu分割法要好，并具有较强抗噪能力，但其时间复杂度较高，运算时间较长，对此本章提出了基于改进二维直方图的方法来提高二维 Otsu阈值分割法的运算效率，并在本文最后给出了实验结果及分析。

二、本课题研究的基本内容，拟解决的主要问题和难点问题

1.基本内容

一种自适应阈值图像分割法在医学图像上的具体应用，基于经典Otsu算法，导出二维Otsu算法应用于医学图像的处理。

2.主要问题和难点问题

1)关于经典Otsu算法的学习；

2)对于二维的Otsu算法进行算法研究；

3)其中的主要问题还是算法运用到具体的医学图像，分析各自的适用性。

三、研究步骤、方法及措施

1、先进行相关文献论文的广泛阅读，查阅资料； 

2、根据阅读材料的内容，先对图像分割有一个大概的了解；

3、学习一维、二维Otsu自适应阈值分割算法；

4、学习其他的图像分割算法，例如基于边缘检测的方法、基于聚类的分割方法、活动轮廓方法等；

5、先对于一般图像分割算法的优化，之后运用到医学图像上进行再次进行验证，具体图像具体进行试验分析；

6、对于所做的工作整理，撰写论文，并根据实验结果修改论文。

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本文将紧紧围绕图像分割技术中的Otsu算法，详细介绍一维Otsu和二维Otsu算法的基本步骤及分析它们各自的优缺点，并以此为基础把它们应用到医学图像的分割中，在医学图像分割实验中进一步印证它们各自的适用性。

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本文研究内容和安排

在上文提到的三大类分割算法中的阈值分割算法，比较经典的算法有Otsu算法[7]、最大熵阈值法[8]、迭代阈值算法[9]等等。Otsu算法是由日本学者Otsu(大津展之)在1978年提出的一种最大类间方差(Otsu算法)，以其算法分割效果较好、适用范围较广、简略高效引起了全世界学者的大量关注，而且得到了广泛的运用。在此后的三十多年里，国内外的诸多学者对该算法进行了改进和进一步研究，例如在1993年由我国学者刘健庄[10]将其推广到二维，一方面增加了算法的抗噪性，同时也得到了较好的分割效果；在2003年，我国学者景晓军[11] 利用递归算法原理优化了该算法时间复杂度，同时将其发展到三维，并在2007年，范九伦等[12]人指出了景晓均所给的递归算法存在的错误，进行了订正，提供了一种全新的递归公式，并且阐述了三维Otsu算法对于叠加了混合噪声的图像具有比较好的分割效果。

本文将围绕阈值分割算法(基于Otsu算法)进行叙述说明，主要针对我们熟知的一维Otsu算法的不足，以二维Otsu算法作为文章主要的出发点，与医学图像分割实验相结合，并做一些实质性的实验分析，具体的研究内容如下：

(1)先以一维Otsu算法处理为基础处理普通图像，再根据它处理有噪声的图像时的弊端，提出二维Otsu算法。

(2)将一维Otsu算法和二维Otsu算法分别应用含噪声的图像，对比试验结果，分析哪一种算法更加适用，最后把它们运用于医学图像分割中，再做讨论。

论文的主要结构如下：

第一章 绪论。主要介绍了本课题的研究内容与其研究现状。

第二章 图像分割知识介绍。主要介绍了图像分割中与本论文相关的一些基本理论知识，列举了常用的一些分割算法，以及提出了对图像分割结果的判断标准。

第三章 Otsu算法的图像分割方法。针对传统的一维Otsu算法不适用于含有噪声的图像，引入二维Otsu算法，使得在处理有噪声的图片时相比较一维Otsu算法有明显的效果。

第四章 医学图像分割实验。将会介绍几种常见的医学图像，对于不同的医学图像，一维和二维的Otsu算法的处理效果有何异同。对于加入高斯噪音之后的医学图像，一维和二维的Otsu算法处理效果又有何不同。最后得出结论，对于哪一种图像，哪一个算法比较适用。

第五章 总结和展望。总结全文的主要叙述的内容和实验的结果，并指出在实验中的不足，对于后续工作进行展望。