abstract: Получение изображений медицинских объектов играет важную роль в компьютерной диагностике, хирургии и других разделах медицины. Существенным шагом является сегментация изображения для выделения зон, наиболее важных для исследования. Во многих случаях эта операция является весьма сложной. В данной работе представлен полуавтоматический метод определения объекта, основанный на технике получения изображений с помощью математической морфологии. Данная статья не дает полного изложения методологии, но скорее является иллюстрацией потенциальных возможностей применения математической морфологии для получения изображений в медицине. Представленный метод включает улучшенный алгоритм многоуровневой морфологической декомпозиции и другие алгоритмы морфологической сегментации. В данном методе морфологическая реконструкция с различными структурными элементами позволяет произвести декомпозицию объекта. Каждая компонента изображения содержит объекты с распределением объектов ограниченной величины, и исходное изображение может быть полностью реконструировано путем сложения этих изображений. Следовательно, различные методы могут использоваться отдельно для этих компонент изображения с целью получить лучший результат сегментации. В процедурах сегментации используются различные методы математической морфологии, включая морфологическую фильтрацию, морфологическое градиентное преобразование, дилатацию и т.д. В медицинских приложениях к определению объекта в различных изображениях при компьютерной томографии и магнитном резонансе получены весьма хорошие результаты, что показывает, что данный подход имеет хорошую степень точности и воспроизводимости объекта. Библ. 13.A semi-automatic object detection method based on mathematical morphology image processing techniques is presented.
keywords: математическая морфология, многоуровневая декомпозиция, сегментация изображений