PACS系统中的图像可识别特征分割方法研究与分析

• 作者: 傅新镇 李强 王松山
• 来源期刊: 微型电脑应用
• 学科: 工学
• 关键词: PACS系统 图像 特征 分割方法
• 年，卷（期）: 2017,（4）
• 所属期刊栏目: 研究与设计
• 页码范围: 35-38
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 4679字
• 语种: 中文

摘要

针对传统的图像可识别特征分割方法分割不准确,效率低的问题,提出了有向空间关系和局部灰度聚类模型相结合的图像可识别特征分割方法.通过对图像可识别特征点的显著性检测,建立图像可识别特征轮廓模型.采用梯度下降法提取图像可识别特征,对图像可识别特征进行分析.以此为基础,通过有向空间关系可确定图像可识别特征间的关系,通过局部灰度聚类规则建立图像可识别特征的局部灰度聚类模型,实现对图像可识别特征分割方法的改进.实验结果证明,采用改进的分割方法进行图像可识别特征分割时,其分割精度,分割所需时间,分割效率均要优于传统的分割方法,具有一定的优势.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	傅新镇		3	3	1.0	1.0
2	王松山		4	6	2.0	2.0
3	李强		3	11	3.0	3.0