西安交通大学学报
西安交通大學學報
서안교통대학학보
JOURNAL OF XI'AN JIAOTONG UNIVERSITY
2013年
2期
53-57,96
,共6页
图像分割%非局域均值滤波%水平集%非参数化
圖像分割%非跼域均值濾波%水平集%非參數化
도상분할%비국역균치려파%수평집%비삼수화
针对超声心动图噪声很大、提取目标区域边界不够平滑完整的问题,将非参数技术与水平集相结合,提出了多尺度非参数化的水平集图像分割方法.利用非局域均值滤波建立尺度空间,保护图像特征,在粗尺度预分割,然后在细尺度优化分割.采用Parzen窗技术对超声心动图的亮度分布进行统计建模,不需要先验假设,引入到水平集框架中,设计了非参数化水平集分割模型.分割实验证明:预分割结果和真实边界的平均绝对距离为2.162,优化后为0.710.该方法可以精确地自动提取感兴趣区域,在图像分割鲁棒性和精确性方面优于常规分割方法.
針對超聲心動圖譟聲很大、提取目標區域邊界不夠平滑完整的問題,將非參數技術與水平集相結閤,提齣瞭多呎度非參數化的水平集圖像分割方法.利用非跼域均值濾波建立呎度空間,保護圖像特徵,在粗呎度預分割,然後在細呎度優化分割.採用Parzen窗技術對超聲心動圖的亮度分佈進行統計建模,不需要先驗假設,引入到水平集框架中,設計瞭非參數化水平集分割模型.分割實驗證明:預分割結果和真實邊界的平均絕對距離為2.162,優化後為0.710.該方法可以精確地自動提取感興趣區域,在圖像分割魯棒性和精確性方麵優于常規分割方法.
침대초성심동도조성흔대、제취목표구역변계불구평활완정적문제,장비삼수기술여수평집상결합,제출료다척도비삼수화적수평집도상분할방법.이용비국역균치려파건립척도공간,보호도상특정,재조척도예분할,연후재세척도우화분할.채용Parzen창기술대초성심동도적량도분포진행통계건모,불수요선험가설,인입도수평집광가중,설계료비삼수화수평집분할모형.분할실험증명:예분할결과화진실변계적평균절대거리위2.162,우화후위0.710.해방법가이정학지자동제취감흥취구역,재도상분할로봉성화정학성방면우우상규분할방법.
