针对手指静脉图像中存在的弱边缘、灰度不均匀以及低对比度等现象,提出一种结合偶对称Gabor滤波与水平集思想的分割算法,并应用于手指静脉图像的分割。首先,使用偶对称Gabor滤波算法,对手指静脉图像从8个不同的方向分别进行滤波运算;然...针对手指静脉图像中存在的弱边缘、灰度不均匀以及低对比度等现象,提出一种结合偶对称Gabor滤波与水平集思想的分割算法,并应用于手指静脉图像的分割。首先,使用偶对称Gabor滤波算法,对手指静脉图像从8个不同的方向分别进行滤波运算;然后,根据8个方向上的滤波结果进行图像重建,得到目标与背景灰度对比度显著提高的图像;最后,应用结合局部与全局信息的水平集方法对手指静脉图像进行分割。将所提算法与Li等水平集算法(LI C,HUANG R,DING Z,et al.A variational level set approach to segmentation and bias correction of images with intensity inhomogeneity.MICCAI'08:Proceedings of the 11th International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention,Part II.Berlin:Springer,2008:1083-1091)、Legendre水平集(L2S)算法相比,所提算法在分割精度评价标准面积差异(AD)百分比上分别降低了1.116%、0.370%,相对差异度(RDD)分别降低了1.661%、1.379%。实验结果表明,与传统只考虑局部信息或全局信息的水平集图像分割算法相比,所提算法能取得更高的分割精度。展开更多
文摘针对手指静脉图像中存在的弱边缘、灰度不均匀以及低对比度等现象,提出一种结合偶对称Gabor滤波与水平集思想的分割算法,并应用于手指静脉图像的分割。首先,使用偶对称Gabor滤波算法,对手指静脉图像从8个不同的方向分别进行滤波运算;然后,根据8个方向上的滤波结果进行图像重建,得到目标与背景灰度对比度显著提高的图像;最后,应用结合局部与全局信息的水平集方法对手指静脉图像进行分割。将所提算法与Li等水平集算法(LI C,HUANG R,DING Z,et al.A variational level set approach to segmentation and bias correction of images with intensity inhomogeneity.MICCAI'08:Proceedings of the 11th International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention,Part II.Berlin:Springer,2008:1083-1091)、Legendre水平集(L2S)算法相比,所提算法在分割精度评价标准面积差异(AD)百分比上分别降低了1.116%、0.370%,相对差异度(RDD)分别降低了1.661%、1.379%。实验结果表明,与传统只考虑局部信息或全局信息的水平集图像分割算法相比,所提算法能取得更高的分割精度。
