医学噪声图像分割的分解与活动轮廓方法

作     者：文乔农 徐双 万遂人 Wen Qiaonong;Xu Shuang;Wan Suiren

作者机构：东南大学医学电子学实验室南京210096 东南大学影像科学与技术实验室南京210096 

基　　金：国家"九七三"重点基础研究发展计划项目(2010CB933903) 

出 版 物：《计算机辅助设计与图形学学报》 (Journal of Computer-Aided Design & Computer Graphics)

年 卷 期：2011年第23卷第11期

页      码：1882-1889页

摘      要：医学噪声图像的分割是一件非常困难的事情,为了同时进行噪声去除和图像分割,提出一种基于分解的图像活动轮廓分割模型.该模型是G空间图像分解模型和边缘、区域相结合的活动轮廓模型集成的一个变分泛函,由于模型直接求解困难,把它分裂成2个泛函极值——图像分解部分和图像分割部分.其中,图像分解部分是在G空间的泛函极值,用第二代曲波变换域的阈值收缩求解;分割部分是变分水平集泛函极值,其Euler方程为非线性偏微分方程,可用梯度下降流求解.实验结果表明,文中模型不但可对噪声图像去噪,而且在相同的实验条件下分割效果优于Chan-Vese模型、Snake模型、Level-set模型和ASM;不仅提高了图像的质量,还能较好地分割出目标部分.

主 题 词：图像分割 活动轮廓 图像分解 阈值收缩 梯度下降流 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

馆 藏 号：203150264...