基于Canny算子的C-V水平集模型

• 作者: 吕毅斌 喻建锋 房巾莉 王樱子
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 医学图像分割 水平集算法 Chan-Vese水平集模型 Canny算子 边缘检测
• 年，卷（期）: 2019,（7）
• 所属期刊栏目: 应用开发研究
• 页码范围: 145-149
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 3119字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2019.07.029

摘要

医学图像分割一直以来都是图像分割中的难点,可在实际应用中却有着非常重要的价值.直接利用传统的C-V水平集模型对图像进行分割,其缺点是该模型对噪声比较敏感,无法准确处理边界信息模糊的图像,以至于在寻找图像边缘时经常出现错误的定位,找到的边界不准确,使得图像分割效果不理想.因此,文中提出一种基于Canny算子的C-V水平集模型.该模型在传统的C-V水平集模型的基础上,用Canny算子预先处理过的图像去替代原图像,进而使用C-V水平集模型对预处理过的图像进行分割.该模型利用了Canny算子具有的较好的定位性能、较高的检测精度、最小的响应性能和很好的信噪比等优点,克服了传统的C-V水平集模型对噪声敏感、抗干扰性差、边缘不够精细的缺点,从而分割出一条比较理想的边界,达到了很好的分割效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吕毅斌	昆明理工大学理学院	21	30	4.0	4.0
2	王樱子	昆明理工大学计算中心	12	17	2.0	3.0
3	喻建锋	昆明理工大学理学院	1	1	1.0	1.0
4	房巾莉	昆明理工大学理学院	1	1	1.0	1.0