基于多尺度的区域生长的图像分割算法

• 作者: 张刘 张小利 李雄飞 肖明尧
• 来源期刊: 吉林大学学报（工学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 计算机应用 医学图像分割 区域生长 多尺度 梯度
• 年，卷（期）: 2017,（5）
• 页码范围: 1591-1597
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 3854字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13229/j.cnki.jdxbgxb201705035

摘要

针对医学图像的特点,提出了一种多尺度区域生长分割算法.该算法首先利用高斯滤波器对原图像进行滤波处理,之后利用区域生长算法分别对原图像与平滑图像进行分割操作,最后将两个分割图谱进行比对,获得最终的分割结果.进行区域生长算法时,从背景区域选择一个像素作为初始种子点进行区域生长.该方法的优势为噪音具有较好鲁棒性,初始种子点选取规则简单.该方法同样适合于其他背景简单、目标区域复杂的图像分割情形.为了选取合适分割阈值,提出了最大梯度概念.利用图像的最大梯度矩阵的统计特性,将阈值选取问题转化为求最小值问题.实验表明,该方法能够准确地获得医学图像的分割结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李雄飞	吉林大学计算机科学与技术学院	60	783	13.0	27.0
2	肖明尧	长春师范大学计算机科学与技术学院	8	35	3.0	5.0
6	张刘	吉林大学仪器科学与电气工程学院	10	47	3.0	6.0
7	张小利	吉林大学计算机科学与技术学院	8	50	4.0	7.0