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基于混合高斯模型MRF场的CT图像分割
引用本文:金炎芳,张定华,赵歆波,陈志强,张东平.基于混合高斯模型MRF场的CT图像分割[J].计算机应用研究,2007,24(6):176-177.
作者姓名:金炎芳  张定华  赵歆波  陈志强  张东平
作者单位:西北工业大学,现代设计与集成制造技术教育部重点实验室,陕西,西安,710072;西北工业大学,现代设计与集成制造技术教育部重点实验室,陕西,西安,710072;西北工业大学,现代设计与集成制造技术教育部重点实验室,陕西,西安,710072;西北工业大学,现代设计与集成制造技术教育部重点实验室,陕西,西安,710072;西北工业大学,现代设计与集成制造技术教育部重点实验室,陕西,西安,710072
基金项目:国家自然科学基金 , 航空基础科学基金
摘    要:提出了一种基于混合高斯模型的马尔可夫随机场CT图像分割方法.此方法根据工业CT图像的特点,建立混合高斯逼近的图像灰度统计模型;用混合高斯模型作为Markov随机场的先验模型,提出混合高斯Markov随机场分割模型.实验表明,该方法较单高斯模型有很大的改善,对工业CT图像分割效果好.

关 键 词:工业CT图像  混合高斯模型  马尔科夫模型  图像分割
文章编号:1001-3695(2007)06-0176-02
修稿时间:2006-03-17

CT Image Segmentation Based on Mixture Gauss Markov Random Field Models
JIN Yan fang,ZHANG Ding hu,ZHAO Xin bo,CHEN Zhi qiang,ZHANG Dong ping.CT Image Segmentation Based on Mixture Gauss Markov Random Field Models[J].Application Research of Computers,2007,24(6):176-177.
Authors:JIN Yan fang  ZHANG Ding hu  ZHAO Xin bo  CHEN Zhi qiang  ZHANG Dong ping
Abstract:A method of CT image segmentation based on Gaussian mixture Markov field model was presented.According to the characteristics of the CT images,a Gaussian mixture model to approach image statistic model was established.The mixture Gaussian Markov random field for image processing was presented which the Gaussian mixture model was used to be the priori Markov random field probability model.Experimental results show that this method can get better result of segmentation than the signal gauss model.
Keywords:ICT image  Gauss mixture model  Markov random field  image segmentation
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