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基于活动轮廓模型的脑部图像分割方法

         

摘要

脑部组织的复杂性和磁共振成像机制的影响,造成脑部核磁共振数据带有灰度不均衡性和噪声干扰,使得传统分割模型得不到满意的结果.为此,提出一种活动轮廓分割模型,首先将带有加性偏移的概率函数融合到统计分割模型的能量函数中,降低由图像中灰度不均衡性造成的影响;其次采用截断高斯核函数构造局部邻域项,使模型有较好的抗噪声性能.实验结果表明,新模型对带有噪声和灰度不均衡性的图像能够得到较准确的分割结果.

著录项

  • 来源
    《自动化技术与应用》 |2017年第2期|46-49|共4页
  • 作者单位

    黑龙江省科学院高技术研究院;

    黑龙江哈尔滨150020;

    黑龙江省科学院自动化研究所;

    黑龙江哈尔滨150090;

    黑龙江省科学院高技术研究院;

    黑龙江哈尔滨150020;

    黑龙江省科学院自动化研究所;

    黑龙江哈尔滨150090;

    南开大学数学科学学院;

    天津300071;

    黑龙江省科学院高技术研究院;

    黑龙江哈尔滨150020;

    黑龙江省科学院自动化研究所;

    黑龙江哈尔滨150090;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 图像处理软件;
  • 关键词

    图像分割; 偏移场; 活动轮廓模型; 灰度不均衡性;

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