前言

本书从实际应用的角度，研究并改进了现有的图像检测与分割方法。重点讲述了基于圆点滤波器的增强算法、组合优化（如改进遗传算法或分散搜索）和支持向量机相结合的“去假阳”算法框架、基于主动形状模型的分割方法、基于多尺度的均值漂移的带宽选取方法、结合均值漂移和期望最大的分割方法等。

本书以肺部的孤立型肺结节图像检测和分割为实际案例，在应用中对这些算法进行了改进研究，且提出了结合均值漂移和期望最大的图像分割方法；通过在肺部图像的粘连血管型肺结节分割中的应用，证明了其具有较好的应用效果。还提出改进主动形状模型方法，并应用在肺部图像的病态肺实质分割中，取得了较好的结果。

本书详细介绍了这些算法的理论推导、算法步骤和实验结果，力求向读者展示出图像检测与分割的最新研究动态及其应用成果，希望能为从事图像处理的广大读者提供参考，推动该领域的学术进步。本书理论联系实际，应用实例清晰可靠。

本书第1、2章由任会之编写，第3、4、5章由孙申申编写，全书由任会之统稿。

本书的主要内容为著者多年来的研究成果。本书的研究课题得到了国家自然科学基金青年基金（71201105）、辽宁省高校科学研究项目（L2014480）的资助。

由于图像检测与分割技术正在迅速发展之中，加之作者水平有限，本书的内容会有不足之处，恳请广大读者批评指正。

著者