CAJ | 학술논문

目的:提供一种高层知识引导分割和底层处理向知识归纳相结合的自动分割识别框架,并将该方法有效应用于彩色图像的数字化可视人体数据集(Chinese Visible Human,CVH)内部结构的自动分割和识别中.方法:首先利用分类标签在CVH2图像中提取脑干部分的图像,用Otsu获取阈值进行图像增强,将脑干轮廓作为分割的初始化轮廓,运用Level Set方法来实现精细化的分割:利用周长和质心位置建立联合判别函数,并对分割结果进行分类识别.结果:该算法准确对CVH2数据集脑干内黑质、中脑水管进行自动分割和识别,通过Amira软件三维重建分割结果获得较好的重建效果,并与手动分割结果保持了较好的一致性.结论:该框架能够实现数字人图像自动的多目标精细分割和识别,为知识引导的自动图像分割和识别提供了新的方法.
목적:제공일충고층지식인도분할화저층처리향지식귀납상결합적자동분할식별광가,병장해방법유효응용우채색도상적수자화가시인체수거집(Chinese Visible Human,CVH)내부결구적자동분할화식별중.방법:수선이용분류표첨재CVH2도상중제취뇌간부분적도상,용Otsu획취역치진행도상증강,장뇌간륜곽작위분할적초시화륜곽,운용Level Set방법래실현정세화적분할:이용주장화질심위치건립연합판별함수,병대분할결과진행분류식별.결과:해산법준학대CVH2수거집뇌간내흑질、중뇌수관진행자동분할화식별,통과Amira연건삼유중건분할결과획득교호적중건효과,병여수동분할결과보지료교호적일치성.결론:해광가능구실현수자인도상자동적다목표정세분할화식별,위지식인도적자동도상분할화식별제공료신적방법.