| 医学噪声图像分割的分解与活动轮廓方法 |
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| 引用本文： | 文乔农,徐双,万遂人.医学噪声图像分割的分解与活动轮廓方法[J].计算机辅助设计与图形学学报,2011,23(11). |
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| 作者姓名： | 文乔农 徐双 万遂人 |
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| 作者单位： | 1. 东南大学医学电子学实验室 南京210096
2. 东南大学影像科学与技术实验室 南京210096 |
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| 基金项目： | 国家“九七三”重点基础研究发展计划项目 |
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| 摘 要： | 医学噪声图像的分割是一件非常困难的事情,为了同时进行噪声去除和图像分割,提出一种基于分解的图像活动轮廓分割模型.该模型是G空间图像分解模型和边缘、区域相结合的活动轮廓模型集成的一个变分泛函,由于模型直接求解困难,把它分裂成2个泛函极值——图像分解部分和图像分割部分.其中,图像分解部分是在G空间的泛函极值,用第二代曲波变换域的阈值收缩求解；分割部分是变分水平集泛函极值,其Euler方程为非线性偏微分方程,可用梯度下降流求解.实验结果表明,文中模型不但可对噪声图像去噪,而且在相同的实验条件下分割效果优于Chan-Vese模型、Snake模型、Level-set模型和ASM；不仅提高了图像的质量,还能较好地分割出目标部分.
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| 关 键 词： | 图像分割 活动轮廓 图像分解 阈值收缩 梯度下降流 |
Decomposition and Active Contour Method for Medical Noise Image Segmentation |
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| Wen Qiaonong,Xu Shuang,Wan Suiren.Decomposition and Active Contour Method for Medical Noise Image Segmentation[J].Journal of Computer-Aided Design & Computer Graphics,2011,23(11). |
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| Authors: | Wen Qiaonong Xu Shuang Wan Suiren |
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