计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2007年
7期
14-16,19
,共4页
磁共振图像%图像分割%模糊马尔可夫场
磁共振圖像%圖像分割%模糊馬爾可伕場
자공진도상%도상분할%모호마이가부장
在传统马尔可夫场模型的基础上,建立了模糊马尔可夫场模型.通过对模型的分析得出图像像素对不同类的隶属度计算公式,提出了一种高效、无监督的图像分割算法,从而实现了对脑部MR图像的精确分割.通过对模拟脑部MR图像和临床脑部MR图像分割实验,表明新算法比传统的基于马尔可夫场的图像分割算法和模糊C-均值等图像分割算法有更精确的图像分割能力.
在傳統馬爾可伕場模型的基礎上,建立瞭模糊馬爾可伕場模型.通過對模型的分析得齣圖像像素對不同類的隸屬度計算公式,提齣瞭一種高效、無鑑督的圖像分割算法,從而實現瞭對腦部MR圖像的精確分割.通過對模擬腦部MR圖像和臨床腦部MR圖像分割實驗,錶明新算法比傳統的基于馬爾可伕場的圖像分割算法和模糊C-均值等圖像分割算法有更精確的圖像分割能力.
재전통마이가부장모형적기출상,건립료모호마이가부장모형.통과대모형적분석득출도상상소대불동류적대속도계산공식,제출료일충고효、무감독적도상분할산법,종이실현료대뇌부MR도상적정학분할.통과대모의뇌부MR도상화림상뇌부MR도상분할실험,표명신산법비전통적기우마이가부장적도상분할산법화모호C-균치등도상분할산법유경정학적도상분할능력.
