【摘 要】
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针对医学图像低对比度、灰度不均匀等特点,提出了一种小波多尺度聚类水平集的图像分割方法,能够很好地解决医学图像灰度不均匀的问题.首先,利用小波多尺度分析的良好信噪分离
【机 构】
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中国科学院 成都计算机应用研究所,成都 610041
【出 处】
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2014年全国开放式分布与并行计算学术年会
论文部分内容阅读
针对医学图像低对比度、灰度不均匀等特点,提出了一种小波多尺度聚类水平集的图像分割方法,能够很好地解决医学图像灰度不均匀的问题.首先,利用小波多尺度分析的良好信噪分离能力提取各尺度下图像的有效边缘信息,将边缘信息添加到水平集模型的能量函数中从而提高模型的局部控制能力.然后,基于灰度不均匀的图像模型,派生出对于感兴趣区域的局部灰度聚类,在每个点的邻域内定义基于灰度的局部聚类准则函数.将局部聚类准则函数转化为全局准则函数.在水平集框架中,该准则根据水平集函数定义了代表图像域划分的能量项和引起图像强度不均匀的偏置域.最后,从小波变换的顶层低频子带图像开始逐层采用改进的聚类水平集方法分割图像,并将分割结果通过插值方式传递至下一层作为分割的初始轮廓,最终实现灰度不均匀医学图像的分割.实验结果表明,该方法能够有效地分割医学图像,具有计算更加鲁棒稳定、效率更高和更加准确的优点.
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