本文關(guān)鍵詞： 醫(yī)學(xué)圖像 參數(shù)活動(dòng)輪廓 高斯濾波器 小波系數(shù) 自仿射映射　出處：《計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究》2017年02期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：Snake模型分割圖像時(shí)要求初始化輪廓線位于目標(biāo)圖像特征附近,且處理弱邊界與深度凹陷區(qū)域的能力較弱,為此提出一種基于改進(jìn)自仿射映射系統(tǒng)與參數(shù)活動(dòng)輪廓的醫(yī)學(xué)圖像分割算法。首先,使用高斯濾波器對(duì)給定圖像進(jìn)行平滑處理并計(jì)算其小波系數(shù);然后,在每個(gè)小波尺度的子矩陣中定義一些自仿射映射;之后,將不同小波尺度對(duì)應(yīng)的子力疊加以獲得自仿射力;最終,基于動(dòng)態(tài)力公式引導(dǎo)Snake模型變形�；卺t(yī)學(xué)圖像的仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本算法對(duì)于醫(yī)學(xué)圖像的分割性能較好,有效地提高了Snake模型對(duì)弱邊界與深度凹陷區(qū)域的處理能力。
[Abstract]:When Snake model is used to segment the image, it is required that the initial contour be located near the target image feature, and the ability to deal with the weak boundary and the deep depression region is weak. In this paper, a medical image segmentation algorithm based on improved self-affine mapping system and parametric active contour is proposed. Firstly, Gao Si filter is used to smooth the given image and calculate its wavelet coefficients. Some self-affine maps are defined in the submatrices of each wavelet scale. Then, the corresponding sub-forces of different wavelet scales are superimposed to obtain the self-affine force. The simulation results based on medical images show that the proposed algorithm has better performance for medical image segmentation and effectively improves the processing ability of Snake model for weak boundary and deep depression regions.
【作者單位】： 川北醫(yī)學(xué)院附屬醫(yī)院;南方醫(yī)科大學(xué)生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61402080)
【分類號(hào)】：TP391.41

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本文編號(hào)：1506387