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一种基于全局和局部活动轮廓模型的超声图像病灶自动分割的方法

摘要

本发明涉及一种基于全局和局部活动轮廓模型的超声图像病灶自动分割的方法,属于图像处理技术领域。本发明对图像进行预处理,首先利用双边滤波器进行去噪,用于解决图像噪声的存在,影响分割准确性的问题;接着对图像进行模糊聚类,图像二值化处理和形态学处理后,进行病灶区域选择,同时获得初始轮廓;再对边界暗区域去除,用于解决超声图像病灶区域外不均匀的特点,来提高分割的准确性;最后利用全局和局部CV活动轮廓模型的结合分割,得到分割结果。本发明效实现病灶区域的选择,较为准确实现提取出病灶区域的轮廓。

著录项

  • 公开/公告号CN109785293A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2019-05-21

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 昆明理工大学;

    申请/专利号CN201811576210.X

  • 发明设计人 邵党国;许春荣;

    申请日2018-12-22

  • 分类号G06T7/00(20170101);G06T7/12(20170101);G06T7/187(20170101);G06T5/00(20060101);G06T5/20(20060101);G06T5/30(20060101);G06K9/62(20060101);

  • 代理机构

  • 代理人

  • 地址 650093 云南省昆明市五华区学府路253号

  • 入库时间 2024-02-19 11:00:22

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-06-14

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06T7/00 申请日:20181222

    实质审查的生效

  • 2019-05-21

    公开

    公开

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