医学噪声图像分割的分解与活动轮廓方法

• 作者: 万遂人 徐双 文乔农
• 来源期刊: 计算机辅助设计与图形学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 图像分割 活动轮廓 图像分解 阈值收缩 梯度下降流
• 年，卷（期）: 2011,（11）
• 所属期刊栏目: 图像与视觉
• 页码范围: 1882-1889
• 分类号: TP391
• 字数: 7025字
• 语种: 中文

摘要

医学噪声图像的分割是一件非常困难的事情,为了同时进行噪声去除和图像分割,提出一种基于分解的图像活动轮廓分割模型.该模型是G空间图像分解模型和边缘、区域相结合的活动轮廓模型集成的一个变分泛函,由于模型直接求解困难,把它分裂成2个泛函极值——图像分解部分和图像分割部分.其中,图像分解部分是在G空间的泛函极值,用第二代曲波变换域的阈值收缩求解；分割部分是变分水平集泛函极值,其Euler方程为非线性偏微分方程,可用梯度下降流求解.实验结果表明,文中模型不但可对噪声图像去噪,而且在相同的实验条件下分割效果优于Chan-Vese模型、Snake模型、Level-set模型和ASM；不仅提高了图像的质量,还能较好地分割出目标部分.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	文乔农	东南大学医学电子学实验室	8	43	3.0	6.0
2	万遂人	东南大学医学电子学实验室	52	261	9.0	13.0
3	徐双	东南大学影像科学与技术实验室	5	37	3.0	5.0