结合非局部信息的脑MR图像分割与偏移场恢复耦合模型

• 作者: 张建伟 方林 杨红 詹天明 陈允杰
• 来源期刊: 计算机辅助设计与图形学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 磁共振图像 模糊C均值 图像分割 非局部信息 偏移场
• 年，卷（期）: 2013,（4）
• 所属期刊栏目: 图像与视觉
• 页码范围: 526-532,540
• 页数: 8页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 5160字
• 语种: 中文

摘要

磁共振图像由于成像机制的影响往往导致图像中含有噪声和偏移场,使得传统方法很难得到较好的分割结果.为此,在模糊C均值模型的基础上提出一种分割与偏移场恢复耦合模型.首先构建基于非局部信息的邻域正则项,使得在降低噪声影响的同时能有效地保留图像结构信息；其次在模型求解时引入人工蜂群算法,使得模型能快速逼近凸优解.实验结果表明,该模型对噪声和偏移场均具有较好的鲁棒性,可得到较准确的分割和偏移场矫正结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张建伟	南京信息工程大学数学与统计学院	86	725	15.0	21.0
2	陈允杰	南京信息工程大学数学与统计学院	56	430	12.0	16.0
3	方林	南京信息工程大学数学与统计学院	8	85	6.0	8.0
4	杨红	南京信息工程大学数学与统计学院	2	9	2.0	2.0
5	詹天明	南京理工大学计算机科学与技术学院	11	116	7.0	10.0