基于新的形态学梯度参数的DTI图像分割算法

林涛; 柳孝云; 张相芬; 马燕; 刘哲星

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基于新的形态学梯度参数的DTI图像分割算法

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摘要

为了解决传统DTI图像分割中更细致边缘信息的丢失问题,提出了新的张量形态学梯度参数,并基于张量相似性形态学梯度和各向异性形态学梯度,采用标记的分水岭算法对DTI图像进行分割.通过对人脑胼胝体图像的分割实验表明,利用新参数TMG-l2和TMG-RA能够更加快速、准确地对DTI图像进行细致边缘轮廓的定位和分割,保护了重要分割区域的边缘信息.

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来源
《电视技术》 |2015年第6期|5-7,35|共4页
作者
林涛; 柳孝云; 张相芬; 马燕; 刘哲星;
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作者单位

上海师范大学信息与机电工程学院,上海200000;

上海师范大学信息与机电工程学院,上海200000;

上海师范大学信息与机电工程学院,上海200000;

上海师范大学信息与机电工程学院,上海200000;

南方医科大学生物医学工程学院,广东广州510515;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;图像信号处理;
关键词
扩散张量成像; 形态学梯度; 张量相似性; 分水岭算法; 胼胝体;

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