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用于图像分割的多分类高斯混合模型和基于邻域信息的高斯混合模型
被引量:
14
1
作者
柴五一
杨丰
+1 位作者
袁绍锋
黄靖
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2018年第11期272-277,287,共7页
高斯混合模型是一种简单有效且被广泛使用的图像分割工具。然而,传统的高斯混合模型在混合成分个数确定时的拟合结果不够精确;此外,由于没有考虑像素间的空间关系,导致分割结果易受噪声干扰,且分割精度不高。为弥补传统高斯混合模型的缺...
高斯混合模型是一种简单有效且被广泛使用的图像分割工具。然而,传统的高斯混合模型在混合成分个数确定时的拟合结果不够精确;此外,由于没有考虑像素间的空间关系,导致分割结果易受噪声干扰,且分割精度不高。为弥补传统高斯混合模型的缺陷,文中提出多分类高斯混合模型和基于邻域信息的高斯混合模型用于图像分割。多分类高斯混合模型对传统混合模型进行二重分解:传统混合模型由M个分布加权混合得到,多分类混合模型进一步将M个分布中的每一个分布分解成R个分布。即多分类高斯混合模型由M个高斯分布混合组成,而这M个分布分别由R个不同的分布混合得到,提高了模型的拟合精度。基于邻域信息的高斯混合模型通过对模型中的先验概率和后验概率添加空间信息约束,增强了像素间的信息关联和抗噪性。采用结构相似性、误分率和峰值信噪比等指标来评价分割结果。通过实验发现:与现有的混合模型分割方法相比,文中方法大幅提高了分割精度,且有效地抑制了噪声干扰。
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关键词
高斯混合模型
邻域信息
多分类
图像分割
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职称材料
血管内超声斑点的概率模型建立及应用
被引量:
1
2
作者
柴五一
杨丰
+2 位作者
袁绍锋
梁淑君
黄靖
《南方医科大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第11期1476-1483,共8页
超声斑点是由人体组织中散射体的反射信号相干作用所形成的,其概率分布与生物组织的结构信息密切相关,即不同的组织结构所产生斑点的概率分布形式不同。根据血管内超声(IVUS)斑点的概率分布特性,本文提出用斑点的伽马混合模型和高斯混...
超声斑点是由人体组织中散射体的反射信号相干作用所形成的,其概率分布与生物组织的结构信息密切相关,即不同的组织结构所产生斑点的概率分布形式不同。根据血管内超声(IVUS)斑点的概率分布特性,本文提出用斑点的伽马混合模型和高斯混合模型分别描述血管内超声组织中的钙化斑块、软斑块和正常血管区域。通过KS检验,KL散度和相关系数等指标分析,发现钙化斑块和正常血管区域的斑点概率分布符合高斯混合模型,而软斑块更接近伽马混合模型。在此研究基础上,本文提出一种结合邻域信息的概率混合模型,用于IVUS图像斑块分割,与现有的概率混合模型比较,分割精度大大地提高,且受噪声影响减少。
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关键词
斑点
血管内超声
斑块
混合模型
邻域信息
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职称材料
题名
用于图像分割的多分类高斯混合模型和基于邻域信息的高斯混合模型
被引量:
14
1
作者
柴五一
杨丰
袁绍锋
黄靖
机构
南方医科大学生物医学工程学院广东省医学图像处理重点实验室
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2018年第11期272-277,287,共7页
基金
国家自然科学基金项目(61771233
61271155)资助
文摘
高斯混合模型是一种简单有效且被广泛使用的图像分割工具。然而,传统的高斯混合模型在混合成分个数确定时的拟合结果不够精确;此外,由于没有考虑像素间的空间关系,导致分割结果易受噪声干扰,且分割精度不高。为弥补传统高斯混合模型的缺陷,文中提出多分类高斯混合模型和基于邻域信息的高斯混合模型用于图像分割。多分类高斯混合模型对传统混合模型进行二重分解:传统混合模型由M个分布加权混合得到,多分类混合模型进一步将M个分布中的每一个分布分解成R个分布。即多分类高斯混合模型由M个高斯分布混合组成,而这M个分布分别由R个不同的分布混合得到,提高了模型的拟合精度。基于邻域信息的高斯混合模型通过对模型中的先验概率和后验概率添加空间信息约束,增强了像素间的信息关联和抗噪性。采用结构相似性、误分率和峰值信噪比等指标来评价分割结果。通过实验发现:与现有的混合模型分割方法相比,文中方法大幅提高了分割精度,且有效地抑制了噪声干扰。
关键词
高斯混合模型
邻域信息
多分类
图像分割
Keywords
Gaussian mixture model
Neighborhood information
Multi-class
Image segmentation
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
血管内超声斑点的概率模型建立及应用
被引量:
1
2
作者
柴五一
杨丰
袁绍锋
梁淑君
黄靖
机构
南方医科大学生物医学工程学院广东省医学图像处理重点实验室
出处
《南方医科大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第11期1476-1483,共8页
基金
国家自然科学基金(61771233
61271155)~~
文摘
超声斑点是由人体组织中散射体的反射信号相干作用所形成的,其概率分布与生物组织的结构信息密切相关,即不同的组织结构所产生斑点的概率分布形式不同。根据血管内超声(IVUS)斑点的概率分布特性,本文提出用斑点的伽马混合模型和高斯混合模型分别描述血管内超声组织中的钙化斑块、软斑块和正常血管区域。通过KS检验,KL散度和相关系数等指标分析,发现钙化斑块和正常血管区域的斑点概率分布符合高斯混合模型,而软斑块更接近伽马混合模型。在此研究基础上,本文提出一种结合邻域信息的概率混合模型,用于IVUS图像斑块分割,与现有的概率混合模型比较,分割精度大大地提高,且受噪声影响减少。
关键词
斑点
血管内超声
斑块
混合模型
邻域信息
Keywords
speckles
intravascular ultrasound
plaque
probability mixture model
neighborhood information
分类号
R445.1 [医药卫生—影像医学与核医学]
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
用于图像分割的多分类高斯混合模型和基于邻域信息的高斯混合模型
柴五一
杨丰
袁绍锋
黄靖
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2018
14
下载PDF
职称材料
2
血管内超声斑点的概率模型建立及应用
柴五一
杨丰
袁绍锋
梁淑君
黄靖
《南方医科大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2017
1
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职称材料
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