摘要：为快速准确地提取图像中的显著性区域,提出一种改进图割的显著性区域检测算法。采用改进的图割算法对图像进行预分割,将图像分成若干子区域,在此基础上利用区域间对比度计算各区域的显著性值,得到图像的显著图,利用迭代阈值分割算法对图像显著图进行分割处理,通过图像去噪完整有效地提取出显著性区域。实验结果表明,该算法能够准确地提取出图像中的显著性区域,与传统方法相比,使用该算法提取出的显著性区域更完整、准确,提高了效率。

摘要：实现医学超声图像的自动化定量分析。设计并实现一个基于人机交互的医学超声图像辅助分析系统。首先由医生凭借临床经验在超声图像中划出目标区域,系统生成目标子图像,然后使用直方图均衡和迭代阈值法对目标子图像进行灰度调整和分割处理,最后根据位图标记结果在原图中提取目标轮廓,并自动生成反映目标大小的长、宽等数据。通过采用一定的图像处理技术,成功地实现了对超声图像中目标区域的分割和自动化定量分析。本系统能弥补当前超声图文管理系统在图像分割和图像分析方面的不足,具有较高的实用性。