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机构地区:[1]陕西师范大学计算机科学学院,西安710062
出 处:《计算机工程与应用》2011年第9期185-187,共3页Computer Engineering and Applications
摘 要:针对超声图像受到成像原理的限制导致分割精度不高的问题,提出一种结合边缘与区域信息的变分水平集超声图像分割方法。通过对Li模型的能量函数进行改进,引入C-V模型的外部能量项,将图像的边缘梯度信息和区域信息相结合,并将其应用到超声图像的分割中。实验结果表明,新模型不仅继承了两种模型的优势,而且在分割速度、精度、抗噪性、鲁棒性等方面均优于上述模型,可以较为理想地提取超声图像中的目标。Aiming at the problem that ultrasonic image segmentation has low precision because of restriction of image principle,this paper proposes an ultrasonic image segmentation method based on variation level set,combining both boundary information and regional information.This method improves the energy function of Li model,introduces external energy function of C-V model,combines the edge gradient information and region information of image,and applies it to the ultrasonic image segmentation.The experimental results show that the new model not only inherits the advantages of the two models,but also performs better than the above-mentioned model in the speed of segmentation,accuracy,noise immunity,robustness,etc.It can extract the object ideally from ultrasonic image.
关 键 词:超声图像 图像分割 Li模型 C—V模型 变分水平集
分 类 号:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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