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多重分形理论的动物CT影像处理算法研究——以宠物犬为例 被引量:1

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摘要 为了提高动物CT影像的识别能力,获得清晰、直观的CT影像信息,提高诊断正确率和治疗效率,采用多重分形理论对动物CT影像进行分析和处理,将分形维和分形测度以及多重分形谱引入到动物影像处理过程,根据CT成像过程的边缘模糊性以及在动物骨骼的成像交界处分形的规律性将会被破坏的基本特征,求取奇异性指数和多重分形谱,从而判断出CT影像的边界。结果表明:结合多重分形理论算法对CT影像进行处理,能够准确地获得影像的边缘特征,效果优异。说明基于多重分形理论的CT影像处理算法是可行的,方案是可信的,有利于动物疾病的正确诊断和有效治疗。
作者 许杰
出处 《黑龙江畜牧兽医(下半月)》 北大核心 2017年第5期86-88,共3页
基金 黑龙江省教育厅面上项目(12531445) 黑龙江省科技攻关项目(GC01KC156)
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