本文關(guān)鍵詞：基于改進(jìn)LGDF模型的超聲圖像自動分割方法

  更多相關(guān)文章： 局部熵 超聲圖像 自動分割 局部高斯分布擬合能量(LGDF) 正則化項(xiàng)

【摘要】：基于局部高斯分布擬合能量(LGDF)模型的圖像分割方法,對初始輪廓選取及參數(shù)選擇較敏感.如果初始輪廓手動選取不當(dāng)會由于陷入局部極小值而導(dǎo)致分割失敗,且分割速度較慢.針對以上不足,提出了一種改進(jìn)的LGDF模型的超聲圖像自動分割方法.該方法的正則化項(xiàng)由具有雙極值點(diǎn)的勢函數(shù)構(gòu)成,在水平集函數(shù)進(jìn)化過程中,可以避免由單極值點(diǎn)勢函數(shù)造成的水平集函數(shù)震蕩和扭曲,從而加快了收斂;另外,將局部熵閾值分割的結(jié)果作為LGDF模型的初始輪廓,接近真實(shí)輪廓,可以克服手動選取初始輪廓的影響.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法能自動獲取合適的超聲圖像初始輪廓,并得到較好的分割結(jié)果,同時大大提高了分割速度.
【作者單位】： 大連理工大學(xué)電子信息與電氣工程學(xué)部;
【關(guān)鍵詞】： 局部熵 超聲圖像 自動分割 局部高斯分布擬合能量(LGDF) 正則化項(xiàng)
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(81241059;61172108) “十二五”國家科技支撐計(jì)劃資助項(xiàng)目(2012BAJ18B06-04)
【分類號】：TP391.41
【正文快照】： 0引言超聲圖像自動分割是臨床醫(yī)學(xué)圖像分析的關(guān)鍵步驟,特別是在計(jì)算機(jī)輔助診斷中需要自動將病灶區(qū)域分割出來.因超聲成像具有實(shí)時、無創(chuàng)、低價及安全等特點(diǎn),被廣泛用于臨床醫(yī)學(xué)輔助診斷,但由于其具有噪聲大、對比度低、灰度不均勻等缺點(diǎn),給分割帶來了極大挑戰(zhàn).近年來,基于曲線

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