基于纹理相似栈的超声图像分割方法

• 作者: 王玲 谢行雨
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 图像分割 纹理特征 超声图像 小波变换 特征提取 特征聚类
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理
• 页码范围: 240-244
• 页数: 5页
• 分类号: TP751.1
• 字数: 3861字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19678/j.issn.1000-3428.0049272

摘要

超声图像高噪声、低对比度的特点使其含噪图像的纹理信息较难提取.为此, 提出一种基于自适应相似栈的聚类分割方法.对超声图像进行自适应去噪获得估计图像, 结合超声图像和估计图像建立基于非局部搜索的相似栈列, 应用相似栈列对超声图像纹理特征值进行修正, 并使用K-means聚类将超声图像划分为互不重叠的区域.实验结果表明, 该方法分割结果与人工分割结果的重合度达到93. 28％, 在差异较大的样本下重合度标准差为2. 07％, 从而验证其可对超声图像实现稳定有效的分割.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王玲	西南石油大学计算机科学学院	12	79	4.0	8.0
2	谢行雨	西南石油大学计算机科学学院	2	2	1.0	1.0