基于梯度的混合Mumford-Shah模型医学图像分割

• 作者: 宋余庆 朱峰 朱玉全 郭依正
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 图像分割 Mumford-Shah模型 水平集方法 梯度
• 年，卷（期）: 2007,（24）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 200-202
• 页数: 3页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3854字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2007.24.070

摘要

针对C-V法的水平集图像分割法缺少局部控制能力等问题,将基于边缘的几何主动轮廓线模型和基于区域的C-V法两者结合起来,提出了基于梯度的混合Mumford-Shah图像分割模型HMSG.给出了HMSG模型的参数设置准则,在分割的初期加大模型中全局特征项的权值,在分割的后期则加大局部特征项的权值,以提高模型的图像分割能力.对合成图像与医学图像的分割实验结果表明,该方法优于C-V方法对于含有噪声和边缘模糊的非二值图像的分割,能够较为准确地提取图像边界,可以有效提高图像分割整体性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	宋余庆	江苏大学计算机与通信工程学院	128	1213	20.0	29.0
2	朱玉全	江苏大学计算机与通信工程学院	90	959	17.0	26.0
3	朱峰	江苏大学理学院	18	166	8.0	12.0
4	郭依正	江苏大学计算机与通信工程学院	5	76	5.0	5.0