结合均值聚类的窄带水平集曲线演化

• 作者: 张建伟 罗嘉 陈允杰
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 曲线演化 Level Set方法 窄带 MRI K-均值聚类
• 年，卷（期）: 2007,（7）
• 所属期刊栏目: 应用技术与研究
• 页码范围: 91-92,132
• 页数: 3页
• 分类号: TP3
• 字数: 3290字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386X.2007.07.034

摘要

水平集方法是目前常用的一种图像分割方法,但它在构造速度函数时仅使用了图像的梯度信息,对于MRI这类含有强噪音、弱边界等现象的图像很难取得理想的分割结果.针对这一问题,将图像的区域信息和梯度信息相结合,构造新的基于K-均值聚类的水平集速度函数,该速度函数有较强的抗噪性能,并且能够处理含有弱边界、低对比度的图像.对左心室MR图像的分割实验表明该方法具有良好的分割效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张建伟	南京信息工程大学数学系	86	725	15.0	21.0
2	陈允杰	南京信息工程大学数学系	56	430	12.0	16.0
3	罗嘉	南京信息工程大学数学系	7	9	2.0	2.0