一种基于形态学的脑肿瘤分割

• 作者: 帅仁俊 李晓龙
• 来源期刊: 液晶与显示
• 学科: 工学
• 关键词: 分水岭 过分割 形态学开闭重建 多尺度形态学梯度 标记符
• 年，卷（期）: 2015,（1）
• 所属期刊栏目: 成像技术与图像处理
• 页码范围: 157-162
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 2786字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3788/YJYXS20153001.0157

摘要

由于脑部结构复杂,存在精密纹理并且由于成像技术的限制,传统分水岭算法分割脑肿瘤很容易产生过分割问题.本文提出一种改进的分水岭算法解决此过分割现象.在应用分水岭算法之前对图像进行一些预处理:首先,应用形态学开闭重建重构原图像,滤除噪声和复杂细小的纹理;其次,对重建后的图像做多尺度形态学梯度,并对修改了标识符的梯度图像进行分水岭算法分割.实验结果表明:结构元素半径大小取17～22,肿瘤能够完全地分割出来.与传统的分水岭分割算法相比,本文所采用的算法很好地抑制了过分割问题,可以很容易地分割出肿瘤.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	帅仁俊	南京工业大学电子与信息工程学院	38	154	7.0	10.0
2	李晓龙	南京工业大学电子与信息工程学院	3	11	2.0	3.0