论文部分内容阅读
目的:图像中目标的识别与分割一直是图像处理的研究热点。本文针对超声图像提出了一种新的基于超像素区域特征的肿瘤识别分割算法。方法:首先利用简单线性迭代聚类算法产生超像素,将图像分为多个内部特征相似的图像块,然后提取每个区域的特征组成该区域特征向量,利用稀疏表示分类算法(Sparse Representation Classification,SRC)构造分类器,对超像素进行分类合并,最终识别并分割出完整的感兴趣区域。结果:本文的算法在超声图像中肿瘤的识别与分割中取得较为理想的效果,灵敏度指数平均值达到