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基于相位和GGVF的水平集乳腺超声图像分割 被引量:10
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作者 高梁 刘晓云 陈武凡 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第4期870-877,共8页
提出一种基于相位和广义梯度矢量流(generalized gradient vector flow,GGVF)的水平集分割方法,并用于乳腺超声图像的肿瘤分割。首先,在频域空间,用Cauchy核替代Log-Gabor作为正交滤波器对图像进行滤波,提取来自于单演信号的多尺度图像... 提出一种基于相位和广义梯度矢量流(generalized gradient vector flow,GGVF)的水平集分割方法,并用于乳腺超声图像的肿瘤分割。首先,在频域空间,用Cauchy核替代Log-Gabor作为正交滤波器对图像进行滤波,提取来自于单演信号的多尺度图像特征,引入相位一致的思想将多尺度特征结合起来进行边界检测;然后,在此基础上,利用相位一致梯度图定义了一个基于相位的速度停止项函数,同时改进了GGVF;最后,将得到的速度停止项和梯度矢量流融入到水平集演化方程中来控制曲线的演化,获得乳腺肿瘤的边界。实验结果表明,使用该分割方法可获得比现有方法更好的乳腺肿瘤分割结果。 展开更多
关键词 局部相位 广义梯度矢量流 水平集 分割 乳腺超声图像
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一种基于主动轮廓模型的心脏核磁共振图像分割方法 被引量:24
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作者 刘利雄 马忠梅 +2 位作者 赵恒博 姚宇华 张麒 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第1期146-153,共8页
提出一种基于主动轮廓模型的左室壁内、外膜分割方法.首先构造了主动轮廓模型的广义法向有偏梯度矢量流外力模型GNBGVF,作为对梯度矢量流(GVF)的改进,该外力场同时保持了切线方向和法线方向有偏的扩散,具有捕捉范围大、抗噪能力强,且在... 提出一种基于主动轮廓模型的左室壁内、外膜分割方法.首先构造了主动轮廓模型的广义法向有偏梯度矢量流外力模型GNBGVF,作为对梯度矢量流(GVF)的改进,该外力场同时保持了切线方向和法线方向有偏的扩散,具有捕捉范围大、抗噪能力强,且在弱边界泄漏等问题上性能突出.就左室壁内膜的分割而言,考虑到左室壁的近似为圆形的特点,引入了圆形约束的能量项,有利于克服由于图像灰度不均、乳突肌等而导致的局部极小.对于左室壁外膜的分割,采用内膜的分割结果初始化,即通过重新组合梯度分量来构造外力场.该外力场能够克服原始梯度矢量流的不足,使得左室壁外膜边缘很弱时也能得到保持,可以自动、准确地分割外膜.实验结果表明,该方法能高效准确地分割左室壁内、外膜. 展开更多
关键词 心脏核磁共振图像 图像分割 主动轮廓模型 广义法向有偏梯度矢量流 形状约束
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心脏序列图像运动估计新方法:基于广义模糊梯度矢量流场的形变曲线运动估计与跟踪 被引量:15
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作者 周寿军 梁斌 陈武凡 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第11期1470-1478,共9页
应用动态轮廓线模型 (ACM)解决心脏运动估计问题是该领域的主要研究方法之一 .采用经典外力和传统ACM模型对感兴趣边缘进行搜索及跟踪时 ,普遍存在模型的局部适应性程度不高的缺陷 .为解决这一挑战性难题 ,该文提出了广义模糊梯度矢量流... 应用动态轮廓线模型 (ACM)解决心脏运动估计问题是该领域的主要研究方法之一 .采用经典外力和传统ACM模型对感兴趣边缘进行搜索及跟踪时 ,普遍存在模型的局部适应性程度不高的缺陷 .为解决这一挑战性难题 ,该文提出了广义模糊梯度矢量流 (GFGVF)的概念 ,并构造出一组新的Snake平衡方程 ,该方程可对心脏内部边缘逐帧进行鲁棒跟踪 .为进一步跟踪每一特征点的运动 ,该文将前一步的轮廓跟踪结果作为似然条件 ,结合一致性和连续性先验条件 ,通过最大后验概率 (MAP)的方法对整个过程进行了优化计算 .通过对MR及CT两类心脏序列图像进行运动跟踪实验并对计算结果进行多种比较 ,此方法显示了较好的鲁棒性 . 展开更多
关键词 心脏序列图像 运动估计 广义模糊梯度矢量流场 动态轮廓线模型
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基于HSV颜色模型的广义梯度矢量流图像分割方法 被引量:3
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作者 王征 章品正 +2 位作者 梁晓云 周正东 罗立民 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2005年第4期394-397,共4页
采用广义梯度矢量流(G enera lized grad ien t vector flow,GGVF)作为势能函数的Snake算法在处理灰度图像分割时具有较好的性能。但当处理彩色图像时,GGVF模型往往将彩色图像转化为灰度图像进行处理,此过程造成颜色信息丢失,因而容易... 采用广义梯度矢量流(G enera lized grad ien t vector flow,GGVF)作为势能函数的Snake算法在处理灰度图像分割时具有较好的性能。但当处理彩色图像时,GGVF模型往往将彩色图像转化为灰度图像进行处理,此过程造成颜色信息丢失,因而容易受到阴影等伪边界灰度变化的干扰。本文提出了基于HSV颜色模型的GGVF,充分利用了图像的色彩信息进行图像分割。实验结果表明,该方法能够有效地区分彩色图像的真实边界与由阴影产生的伪边界,并取得较好的分割结果。 展开更多
关键词 图像分割 SNAKE算法 HSV色彩模型 广义梯度矢量流
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