多尺度非参数化水平集的超声心动图分割

• 作者: 刘玉欢 喻罡 高燕华
• 来源期刊: 西安交通大学学报
• 关键词: 图像分割 非局域均值滤波 水平集 非参数化
• 年，卷（期）: 2013,（2）
• 页码范围: 53-57,96
• 页数: 6页
• 分类号: TN911.7
• 语种: 中文
• DOI: 10.7652/xjtuxb201302009

摘要

针对超声心动图噪声很大、提取目标区域边界不够平滑完整的问题,将非参数技术与水平集相结合,提出了多尺度非参数化的水平集图像分割方法.利用非局域均值滤波建立尺度空间,保护图像特征,在粗尺度预分割,然后在细尺度优化分割.采用Parzen窗技术对超声心动图的亮度分布进行统计建模,不需要先验假设,引入到水平集框架中,设计了非参数化水平集分割模型.分割实验证明:预分割结果和真实边界的平均绝对距离为2.162,优化后为0.710.该方法可以精确地自动提取感兴趣区域,在图像分割鲁棒性和精确性方面优于常规分割方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	喻罡	中南大学地球科学与信息物理学院	16	73	5.0	8.0
2	高燕华		6	8	2.0	2.0
3	刘玉欢	中南大学地球科学与信息物理学院	2	4	1.0	2.0