提出一種基於視覺注意機制的醫學影象感興趣區域提取方法。受生物學啟發，該方法模仿人類自下而上的視覺選擇性注意過程，通過計算影象中每個畫素的全域性對比度，構造相應的顯著圖，並根據顯著圖，檢測出影象中的顯著區域。利用多幅醫學影象對本方法進行評估，結果表明，該方法能夠快速、精確地提取影象中的感 興趣區域，在提取結果和運算速度上均取得了令人滿意的效果。
關鍵字：視覺注意； 醫學影象處理； 顯著區域； 感興趣區域
1緒論1.1 課題的背景及意義
隨著醫學影象在診斷和處理中的廣泛應用，醫學影象處理 變得越來越重要。感興趣區域（roi）提取的是醫學影象處理中的重點和難點之一醫學影象中感興趣區域一般是病灶 區，如腫瘤區域和鈣化點等。感興趣區域形狀和大小的確定能夠給後續的醫學診斷和處理提供可靠的幫助。
現有的方法在自然影象處理中取得了很好的效果，其中以itti的顯著圖模型最具有代表性.但是因為醫學影象對比度低、比較模糊等特點,這些方法不適合醫學影象感興趣區域提取。
1.2研究現狀
近幾年來已有 一些用於醫學影象感興趣區域提取的方法，如基於閾值分割的方法、基於分水嶺的方法、基於區域增長和曲線進化的感 興趣區域提取演算法等，但是這些方法中相關引數的確定比 較麻煩，而且需要多次迭代，計算速度較慢，不利於實時處理。
1.3**的研究內容
該方法模仿人類自下而上的視覺選擇性注意過程，通過計算影象中每個畫素的全域性對比度，構造相應的顯著圖，並根據顯著圖，檢測出影象中的顯著區域。利用多幅醫學影象對本方法進行評估。
2模型模型中共包含三個模組，即預處理、生成顯著圖和感興趣區域提取。首先將原始影象進行預處理，包括濾波、影象尺寸調整和顏色空間轉換；然後計算影象中
機器視覺的應用領域
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