一种基于高斯混合模型的MR图像分割

• 作者: 李刚 杨文国 蔡慧华
• 来源期刊: 科技与创新
• 关键词: 高斯混合模型 EM算法 图像分割 图像修复 结构张量
• 年，卷（期）: 2008,（6）
• 所属期刊栏目: 图像处理
• 页码范围: 310-312
• 页数: 3页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1008-0570.2008.06.119

摘要

由于MR图像往往具有弱边界和强噪音,传统的水平集模型用于图像分割时一般依据图像梯度信息,因而很难得到真实解.高斯混合模型使用了图像全局信息,比较好地处理弱边界问题.但传统的高斯混合模型仅使用了灰度值分布信息,这就使得图像中的弱边界容易导致水平集泄漏.本文提出通过一致连通增强扩散将中断部分和其周围区域连接起来,以及结构张量估计图像的方向信息,用图像修复的方法将弱边界区域重新复原回来.最后对左心室MR图像分割,实验表明该模型具有较好的分割效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李刚	南京信息工程大学数学系	46	177	8.0	11.0
2	杨文国	南京信息工程大学数学系	1	18	1.0	1.0
3	蔡慧华	南京信息工程大学数学系	1	18	1.0	1.0