多尺度非参数化水平集的超声心动图分割

作     者：高燕华 刘玉欢 喻罡 GAO Yanhua;LIU Yuhuan;YU Gang

作者机构：西安交通大学第三附属医院西安710068 中南大学地球科学与信息物理学院长沙410083 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(81000635) 

出 版 物：《西安交通大学学报》 (Journal of Xi'an Jiaotong University)

年 卷 期：2013年第47卷第2期

页      码：53-57,96页

摘      要：针对超声心动图噪声很大、提取目标区域边界不够平滑完整的问题,将非参数技术与水平集相结合,提出了多尺度非参数化的水平集图像分割方法。利用非局域均值滤波建立尺度空间,保护图像特征,在粗尺度预分割,然后在细尺度优化分割。采用Parzen窗技术对超声心动图的亮度分布进行统计建模,不需要先验假设,引入到水平集框架中,设计了非参数化水平集分割模型。分割实验证明:预分割结果和真实边界的平均绝对距离为2.162,优化后为0.710。该方法可以精确地自动提取感兴趣区域,在图像分割鲁棒性和精确性方面优于常规分割方法。

主 题 词：图像分割 非局域均值滤波 水平集 非参数化 

学科分类：0711[理学-心理学类] 07[理学] 08[工学] 080401[080401] 0804[工学-材料学] 080402[080402] 

核心收录：

D　O　I：10.7652/xjtuxb201302009

馆 藏 号：203113456...