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基于形态学多尺度修正的脑肿瘤分割
被引量:
1
1
作者
万生阳
王小鹏
+1 位作者
何士和
王称意
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2014年第2期593-596,共4页
针对脑部核磁共振成像(MRI)图像中因噪声、肿瘤内部灰度不均匀、模糊及边界不连续等造成肿瘤难以准确分割的问题,提出了一种基于形态学多尺度修正的控制标记符分水岭分割方法。该方法在形态学梯度图像基础上,根据不同像素点所在特定邻...
针对脑部核磁共振成像(MRI)图像中因噪声、肿瘤内部灰度不均匀、模糊及边界不连续等造成肿瘤难以准确分割的问题,提出了一种基于形态学多尺度修正的控制标记符分水岭分割方法。该方法在形态学梯度图像基础上,根据不同像素点所在特定邻域内的梯度值自适应确定结构元素的大小;然后,对图像进行形态学多尺度修正,保证修正过程中目标轮廓不发生较大偏移;最后,采用控制标记符的分水岭变换对图像进行分割。实验结果表明,该方法可对脑肿瘤进行较精确的分割。
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关键词
脑肿瘤
形态学多尺度修正
分水岭变换
图像分割
形态学
梯度
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题名
基于形态学多尺度修正的脑肿瘤分割
被引量:
1
1
作者
万生阳
王小鹏
何士和
王称意
机构
兰州交通大学电子与信息工程学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2014年第2期593-596,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(61261029)
高等学校基本科研业务费资助项目(212090)
文摘
针对脑部核磁共振成像(MRI)图像中因噪声、肿瘤内部灰度不均匀、模糊及边界不连续等造成肿瘤难以准确分割的问题,提出了一种基于形态学多尺度修正的控制标记符分水岭分割方法。该方法在形态学梯度图像基础上,根据不同像素点所在特定邻域内的梯度值自适应确定结构元素的大小;然后,对图像进行形态学多尺度修正,保证修正过程中目标轮廓不发生较大偏移;最后,采用控制标记符的分水岭变换对图像进行分割。实验结果表明,该方法可对脑肿瘤进行较精确的分割。
关键词
脑肿瘤
形态学多尺度修正
分水岭变换
图像分割
形态学
梯度
Keywords
brain tumor
morphological multi-scale modification
watershed transform
image segmentation
morphological gradient
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于形态学多尺度修正的脑肿瘤分割
万生阳
王小鹏
何士和
王称意
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2014
1
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