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活动轮廓模型和Contourlet多分辨率分析分割血管内超声图像 被引量:20
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作者 张麒 汪源源 +3 位作者 王威琪 马剑英 钱菊英 葛均波 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第11期2303-2311,共9页
针对传统图像分割方法中初始化和鲁棒性两个问题,研究了基于活动轮廓模型和Contourlet多分辨率分析分割血管内超声斑块图像的新方法。该方法运用Contourlet变换将原图像分解为多分辨率低通分量和多分辨率带通分量方向性子带。对低通分... 针对传统图像分割方法中初始化和鲁棒性两个问题,研究了基于活动轮廓模型和Contourlet多分辨率分析分割血管内超声斑块图像的新方法。该方法运用Contourlet变换将原图像分解为多分辨率低通分量和多分辨率带通分量方向性子带。对低通分量进行模板匹配,确定血管内腔边界和中-外膜边界的初始轮廓;对带通分量方向性子带进行扩散滤波,抑制噪声的同时尽可能保留有用边缘,并结合边界矢量场使轮廓演化得到最终分割结果,从而提高了分割算法的鲁棒性。对100幅仿真图像和120幅实际图像的分割结果表明,相对于传统活动轮廓模型,该方法分割实际图像的平均距离误差提高了3.04 pixel,面积差异百分比提高了6.30%。表明该方法能自动、精确地提取血管的两条边界。 展开更多
关键词 活动轮廓模型 CONTOURLET变换 多分辨率分析 血管内超声图像分割
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