基于曲线波的超声图像分割

• 作者: 云挺 曹琳 舒华忠
• 来源期刊: 东南大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: Riemann-Liouville分数阶微分 曲线波变换 Adaboost 超声图像 分割
• 年，卷（期）: 2012,（3）
• 页码范围: 419-423
• 分类号: TP391
• 字数: 5072字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-0505.2012.03.005

摘要

为了提高前列腺超声图像分割的准确率,提出一种基于曲线波的半监督超声图像自动分割方法.首先,采用对微小波动敏感度高的Riemann-Liouville (RL)分数阶微分算子,突出模糊边界并增强超声图像的纹理；其次,运用曲线波变换对超声图像进行频域中的分解,获得不同子带分量以表达超声图像特征；然后,基于Adaboost的分类算法识别出超声图像中的病灶区和非病灶区；最后,采用中值滤波和腐蚀的方法使病灶区域边缘完整、平滑.实验表明,与运用共生矩阵及二进小波作纹理分析的分割结果比较,所提出的方法在准确率上有了很大的改进,分割超声图像效果更佳.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	舒华忠	东南大学影像科学与技术实验室	135	1036	15.0	25.0
2	云挺	东南大学影像科学与技术实验室	2	4	1.0	2.0
3	曹琳	东南大学影像科学与技术实验室	2	4	1.0	2.0