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基于区域增长与统一化水平集的CT肝脏图像分割 被引量:10
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作者 郑洲 张学昌 +1 位作者 郑四鸣 施岳定 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第12期2382-2396,共15页
经过混合图像预处理(图像降噪、特定比例梯度滤波、非线性灰度转换和自定义二值转换)将CT图像转化为二值图像,提供良好的种子增长环境,克服传统区域增长中增长阈值设定与种子点位置选择的困难,避免过分割.区域增长只需设置少量种子点即... 经过混合图像预处理(图像降噪、特定比例梯度滤波、非线性灰度转换和自定义二值转换)将CT图像转化为二值图像,提供良好的种子增长环境,克服传统区域增长中增长阈值设定与种子点位置选择的困难,避免过分割.区域增长只需设置少量种子点即能大致提取完整肝脏区域.通过统一化水平集优化分割结果.该水平集由图像边缘信息与区域信息共同驱动,与单图像信息驱动的水平集相比,能适应更大的气球力与更多的迭代次数,抗边缘泄漏能力强.将该方法在SLIVER07和3Dircadb提供的共40个肝脏数据集上进行验证,结果表明:相比其他多种方法,该方法所需交互时间更少,分割准确度更高. 展开更多
关键词 区域增长 统一化水平集 CT图像 肝脏 图像分割
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