基于NL-Means的双水平集脑部MR图像分割算法

• 作者: 唐文杰 徐丽 朱家明
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 医学图像 NL-Means 双水平集 偏移场矫正
• 年，卷（期）: 2018,（z2）
• 所属期刊栏目: 模式识别与图像处理
• 页码范围: 256-258,277
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 3690字
• 语种: 中文

摘要

针对脑部MR图像中通常伴有灰度不均、高噪声的缺点,且传统水平集无法有效分割的问题,提出了一种基于NL-Means的双水平集算法.首先,利用改进型NL-Means算法对带有噪声的医学图像进行去噪处理,再通过双水平集算法对图像进行分割,提取多目标区域,为了去除医学图像中灰度不均对分割效果的影响,所提算法引入了偏移场拟合项,进一步改进了双水平集模型,进而对去噪图像分割效果进行了优化处理.实验结果表明,所提算法能有效地解决灰度不均与高噪声的问题,能够将伴有灰度不均的高噪声脑部MR图像完全分割出来,从而获得预期的分割效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐丽	扬州大学信息工程学院	18	89	5.0	9.0
2	朱家明	扬州大学信息工程学院	13	49	4.0	6.0
3	唐文杰	扬州大学信息工程学院	5	20	3.0	4.0