基于像素聚类的超声图像分割

• 作者: 姚宇 黄志标
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 图像分割 超声图像 K-均值 各向异性扩散 峰值信噪比
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 所属期刊栏目: 计算机视觉与虚拟现实
• 页码范围: 569-573
• 页数: 5页
• 分类号: TP301.6|TP391.413
• 字数: 5135字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.02.0569

摘要

B型心脏超声图像分割是计算心功能参数前重要的一步.针对超声图像的低分辨率影响分割精度及基于模型的分割算法需要大样本训练集的问题,结合B型心脏超声图像的先验知识,提出了一种基于像素聚类进行图像分割的算法.首先,通过各向异性扩散处理图像;然后,使用一维K-均值对像素进行聚类;最后,根据聚类结果和先验知识将像素值修改为最佳类中心像素值.理论分析表明该算法可以使图像的峰值信噪比(PSNR)达到最大值.实验结果表明:所提算法比大津算法等更准确,PSNR较大津算法提高11.5％;即使在单张图像上也可以进行分割,且适应于分割任意形状的超声图像,有利于更准确地计算各种心功能参数.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	姚宇	中国科学院成都计算机应用研究所	39	237	9.0	13.0
2	黄志标	中国科学院成都计算机应用研究所	2	18	2.0	2.0