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题名血管内超声图像序列的边缘自动检测方法
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作者
汪友生
张丽杰
王志东
陈建新
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机构
北京工业大学电子信息与控制工程学院
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
2012年第20期200-203,208,共5页
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文摘
针对具有强背景噪声及伪影干扰的血管内超声图像,提出一种自动提取血管壁内外膜边缘的新方法。利用图像序列的空间和时间相关性对噪声进行抑制,在GVF-Snake模型中引入调节因子和自适应法向外力,扩大边缘的捕捉范围,以提高活动轮廓对噪声的鲁棒性和提高图像提取精度,同时利用三次B样条增强边缘平滑性,加快收敛速度。实验结果表明,该方法的检测准确性较高,运行时间较短。
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关键词
血管内超声图像
边缘检测
活动轮廓模型
梯度向量流
自适应外力
三次B样条
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Keywords
Intravascular Ultrasound(IVUS) image
edge detection
active contour model
Gradient Vector Flow(GVF)
adaptive external force
cubic B-spline
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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