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提出了一种新的轮廓提取算法,并将这种算法应用到MR-CT图像的轮廓提取.该算法首先计算图像的灰度阈值,选定属性形态运算递增准则中的属性,并构造选定属性的直方图,通过灰度阈值得到在属性直方图对应的属性阈值;对图像进行属性形态开闭运算,将图像多余信息滤除,再应用典型梯度算子中的罗伯特算子得到图像对象轮廓.证明了该算法具有递增性、幂等性、反扩展性和移不变性.对这种方法在MR-CT图像上进行了实验,实验结果表明MR-CT轮廓能完好地提取出来.仿真实验还证明:该方法有效地保留图像的必要信息,同时具有强抗噪性而且轮廓边缘保持完好. 相似文献
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提出一种新的轮廓提取算法,并将这种算法应用到刚体配准.这种新的轮廓提取算法通过属性的大小自动获得属性算法中的属性阚值及其对应的灰度阚值,对灰度阙值对应的层集进行属性运算后再应用梯度算子得到轮廓.该算法具有强抗噪性而且轮廓边缘保持完好.本文还提出该算法的性质并证明.这种算法提取的脑MR-CT图像的轮廓非常相似,即将多模态配准转化为单模态配准.实验证明配准精度大大提高. 相似文献
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