基于Graph Cut 与区域生长的连续CT 图像分割算法

• 作者: 宋子国 战荫伟
• 来源期刊: 计算机系统应用
• 关键词: Graph Cut 方法 区域生长 图像分割 GCRGIS
• 年，卷（期）: 2012,（9）
• 页码范围: 207-210
• 字数: 3473字
• 语种: 中文

摘要

Graph Cut 方法用于医学图像分割具有精度高,分割准确等优点,但处理每一幅图片都需要用户选定对象和背景,耗时较长.区域生长方法适于对面积不大的区域进行分割,分割速度快,但需要人工选取种子点,且在对比度低的情况下分割效果不理想.针对医学CT连续断层图像间相关性强特点,提出一种把Graph Cut方法和区域生长方法相结合的图像分割算法 GCRGIS.首先使用 Graph Cut 法对连续断层图像的首幅图像进行分割,以分割出的图像轮廓作为后幅断层图像待生长区域的边缘,将边缘进行腐蚀后再进行区域生长,分割出目标图像.实验结果表明,该方法处理连续 CT 图像时仅需对首幅图像进行人工交互,在后续图像的分割中避免了每幅图像都要人工交互的繁琐,分割效果好,速度快.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	战荫伟	广东工业大学计算机学院	53	451	12.0	19.0
2	宋子国	广东工业大学计算机学院	1	2	1.0	1.0