首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     

支持向量机与区域增长相结合的CT图像并行分割
引用本文:刘露,楚春雨,马建为,刘宛予.支持向量机与区域增长相结合的CT图像并行分割[J].计算机科学,2010,37(5):237-239.
作者姓名:刘露  楚春雨  马建为  刘宛予
作者单位:1. 哈尔滨理工大学自动化学院,哈尔滨,150080
2. 哈尔滨理工大学自动化学院,哈尔滨,150080;哈尔滨工业大学HIT-INSA中法生物医学图像联合研究中心,哈尔滨,150001
3. 哈尔滨工业大学HIT-INSA中法生物医学图像联合研究中心,哈尔滨,150001
基金项目:国家国际科技合作重大专项(No.2007DFB30320);;黑龙江省教育厅科技计划项目(No.11531048);;哈尔滨市科技创新人才研究专项资金项目(No.2008RFQXS062)资助
摘    要:针对经典区域增长算法中生长规则确定的困难和单纯使用支持向量机分割速度慢的问题,提出了一种支持向量机与区域增长相结合的图像并行分割方法。首先,从已知分割结果的图像中选取一定数量的目标区域与非目标区域样本点作为支持向量机分类器的训练样本并训练支持向量机,然后利用训练好的支持向量机自动寻找种子点并进行区域增长,在区域增长过程中使用支持向量机分类器作为增长规则,最后,针对边缘和噪声像素点进行必要的后处理。测试实验获得了较好的分割效果和较快的分割速度且能实现自动分割,表明所提出的方法是可行有效的。

关 键 词:支持向量机(SVM)  区域增长  CT图像  并行分割  
收稿时间:2009/12/18 0:00:00
修稿时间:2010/2/25 0:00:00

CT Image Segmentation Based on Support Vector Machine and Regional Growth
LIU Lu,CHU Chun-yu,MA Jian-wei,LIU Wan-yu.CT Image Segmentation Based on Support Vector Machine and Regional Growth[J].Computer Science,2010,37(5):237-239.
Authors:LIU Lu  CHU Chun-yu  MA Jian-wei  LIU Wan-yu
Affiliation:School of Automation/a>;Harbin University of Science and Technology/a>;Harbin 150080/a>;China;HIT-INSA Sino-French Research Center for Biomedical Imaging/a>;Harbin Institute of Technology/a>;Harbin 150001/a>;China
Abstract:In order to solve the difficulty of determining the growth rules in conventional regional growth algorithm and the slowly of support vector machine segmentation algorithm,an image segmentation method combined support vector machine and regional growth was proposed.Firstly,selected a certain numbers of sample point from target area and non-target area and trained the support vector machine classification,then used the trained classification search seed point and regional growing,the support vector machine cl...
Keywords:Support vector machine  Regional growth  CT image  Parallel segment  
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
点击此处可从《计算机科学》下载全文
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号