本文關(guān)鍵詞：結(jié)合分水嶺算法的水平集醫(yī)學圖像分割方法

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【摘要】：由于醫(yī)學圖像中的復(fù)雜目標通常難以被完全分割,提出標記分水嶺與改進型Li模型的組合圖像分割算法。改進型Li模型構(gòu)造了符號壓力函數(shù)來取代傳統(tǒng)的停止函數(shù),解決了曲線單向演化的問題。標記分水嶺具有較強的抑制噪聲的能力,對醫(yī)學圖像的弱邊緣具有較強的捕獲能力。所以首先運用標記分水嶺算法對圖像進行預(yù)分割,快速準確定位目標區(qū)域邊緣信息。再引入改進型Li模型算法,通過符號壓力函數(shù)來指引曲線演化方向,控制演化速度大小,實現(xiàn)對復(fù)雜目標的完全分割。實驗結(jié)果表明:全局信息和邊緣信息都能被獲得,該組合算法對醫(yī)學圖像中的復(fù)雜目標的分割效果較滿意。
【作者單位】： 揚州大學信息工程學院;
【關(guān)鍵詞】： 醫(yī)學圖像分割 標記分水嶺 改進型Li模型 符號壓力函數(shù)
【分類號】：TP391.41
【正文快照】： 圖像分割是一項重要的圖像分析技術(shù),隨著影像醫(yī)學的發(fā)展,圖像分割在臨床醫(yī)學研究中越來越突顯其重要意義[1]。由于醫(yī)學圖像具有復(fù)雜多樣性且容易受諸多因素的干擾而產(chǎn)生噪聲,因此經(jīng)常需要采用多種方法對圖像進行分割才能將圖像的所有信息充分分割出來。分水嶺算法[2]是一種建

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本文編號：819398