面向医学图像分割的直线截距直方图倒数交叉熵方法

摘要

为了进一步提高医学图像分割的速度和准确度,为临床诊断和辅助治疗提供更为充分有效的依据,本文提出了一种基于直线截距直方图的倒数交叉熵图像阈值分割方法.首先定义了直线截距直方图;然后根据医学图像的二维信息,建立该图像的直线截距直方图;最后,推导出基于该直方图的倒数交叉熵阈值选取准则,并以此对医学图像进行分割.实验结果表明,与基于混沌小生境粒子群优化(Niche chaotic mutation particle swarm optimization,NCPSO)的二维倒数熵法、基于分解的二维指数灰度熵法、基于斜分的二维对称交叉熵法及基于粒子群优化(Particle swarm optimization,PSO)的二维Tsallis交叉熵法相比,本文方法分割后的图像中目标区域完整准确,边缘细节清晰丰富,且所需运行时间大幅减少,是医学影像研究中可选择的一种快速有效的图像分割方法.