基于边缘信息C_V模型的医学图像分割方法

• 作者: 张素琼 杜轶诚 王卫红 秦绪佳 韩军
• 来源期刊: 小型微型计算机系统
• 学科: 工学
• 关键词: 水平集方法 C_V模型 重新初始化 医学图像分割
• 年，卷（期）: 2011,（5）
• 所属期刊栏目: 图形与图像技术
• 页码范围: 972-977
• 分类号: TP391
• 字数: 6226字
• 语种: 中文

摘要

图像分割是医学处理中的重要研究内容之一,提出一种基于边缘信息的改进的C_V模型的医学图像分割方法.在模型中增加了表征边界特征的项,利用图像的边界信息与区域信息为分割服务,克服了传统C_V模型不能利用图像的梯度信息的不足.并对C_V模型的区域信息项进行了改造,改变了传统C_V模型中均值取值的定义,提高了对灰度层次丰富的图像分割能力.增加了距离函数惩罚项,将距离函数重新初始化的过程并入整个水平集框架模型中,极大地提高了曲线演化与分割速度.实验表明该模型是有效的医学图像分割方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	秦绪佳	浙江工业大学计算机科学与技术学院	63	716	12.0	25.0
2	王卫红	浙江工业大学计算机科学与技术学院	68	575	12.0	20.0
3	杜轶诚	浙江工业大学计算机科学与技术学院	6	111	3.0	6.0
4	张素琼	浙江工业大学计算机科学与技术学院	5	28	3.0	5.0
5	韩军	大连现代高技术公司数字核医疗部	14	65	5.0	7.0