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边缘提取是图像处理和计算机视觉领域最基本的技术，已经成为图像分割、目标识别、图像压缩技术的基础。本论文工作的目的是系统地发展和应用主动轮廓模型技术进行脑部MRI图像的边缘提取。本文综述了MRI图像三维重建的各种方法，重点研究了三维表面重建的步骤，以确定边缘提取在三维重建前期处理的关键地位。主动轮廓模型提供了一个非常灵活的综合使用各种约束机制的工具，但是这种模型的针对性很强，通用性差。针对传统的主动轮廓模型缺点，本文介绍了一种改进主动轮廓模型的边缘提取算法。该模型不但能精确地提取图像中的凸形物体的边缘，而且能够接近边缘的凹陷处；引入自适应改变大小的外部约束能量来增大吸引范围，使控制点能够不依赖于初始轮廓而快速地收敛到目标的真实轮廓。本文针对头部轮廓、特定肿瘤及大脑边缘，设计了各种主动轮廓模型与其它分割方法相结合的边缘提取方法。通过等距法阈值分割和主动轮廓模型结合，广义模糊算子和主动轮廓模型结合完成头部轮廓提取，实验结果表明上述两种方法是可行的边缘提取算法。采用人机交互的半自动方式提取脑部肿瘤，能够快速地接近肿瘤边缘，效果较满意。采用基于扩散技术，先验知识和主动轮廓模型的图像处理方法完成脑部边缘的提取，实验证明具有很好的自动性和鲁棒性。本文针对断层图像之间具有连续性的特点，设计了一种分层边缘提取、层间传递、总体合成的三维图像边缘提取方法。建立了一种层间轮廓传递方法，成功地把图像配准技术同图像边缘提取技术结合起来，有效地解决了边缘提取信息在断层图像之间准确传递的问题。实验结果表明该算法能快速准确地从MRI体积图像中提取出感兴趣的物体边缘，在医学图像分析中具有实用价值。