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基于互信息熵差测度和Gauss-Markov随机场模型的医学图像分割
被引量:
7
1
作者
王文辉
冯前进
陈武凡
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2009年第3期521-527,共7页
图像分割类数的确定一直是个难点,基于互信息熵差测度进行图像分割类数的确定,较好地解决了该问题.互信息熵差描述了随着分割类数增加时分割图像和原图像互信息量的增加程度,其作为一种类数确定测度时,可认为取得了一种分割类数与分割...
图像分割类数的确定一直是个难点,基于互信息熵差测度进行图像分割类数的确定,较好地解决了该问题.互信息熵差描述了随着分割类数增加时分割图像和原图像互信息量的增加程度,其作为一种类数确定测度时,可认为取得了一种分割类数与分割图像中所包含信息量的平衡,以此提出了分割类数确定的判别规则.在分割算法方面,Gauss-Markov模型既利用了图像的灰度信息,又通过Gibbs先验概率引入了图像的空间信息,能较好地用于分割含噪声的图像.然而,Gibbs惩罚因子β的确定却一直是个难点,为获得好的分割效果,通常用多个β值人工尝试.针对此问题,提出了一种类自适应的惩罚因子β,其利用后验概率来自动计算,并具有各类各向异性.再将模型利用EM-MAP算法来迭代求解.最后,将算法应用于医学图像的分割,实验表明该算法具有满意的分割效果.
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关键词
互信息量
分割类数
Gauss-Markov随机场
类自适应
图像分割
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职称材料
题名
基于互信息熵差测度和Gauss-Markov随机场模型的医学图像分割
被引量:
7
1
作者
王文辉
冯前进
陈武凡
机构
中山大学附属第六医院信息中心
南方医科
大学
医学图像处理重点实验室
出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2009年第3期521-527,共7页
基金
国家"九七三"重点基础研究发展计划基金项目(2003CB716104)
国家自然科学基金重点项目(30730036)~~
文摘
图像分割类数的确定一直是个难点,基于互信息熵差测度进行图像分割类数的确定,较好地解决了该问题.互信息熵差描述了随着分割类数增加时分割图像和原图像互信息量的增加程度,其作为一种类数确定测度时,可认为取得了一种分割类数与分割图像中所包含信息量的平衡,以此提出了分割类数确定的判别规则.在分割算法方面,Gauss-Markov模型既利用了图像的灰度信息,又通过Gibbs先验概率引入了图像的空间信息,能较好地用于分割含噪声的图像.然而,Gibbs惩罚因子β的确定却一直是个难点,为获得好的分割效果,通常用多个β值人工尝试.针对此问题,提出了一种类自适应的惩罚因子β,其利用后验概率来自动计算,并具有各类各向异性.再将模型利用EM-MAP算法来迭代求解.最后,将算法应用于医学图像的分割,实验表明该算法具有满意的分割效果.
关键词
互信息量
分割类数
Gauss-Markov随机场
类自适应
图像分割
Keywords
mutual information
number of segments
Gauss-Markov random field
class-adaptive
image segmentation
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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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于互信息熵差测度和Gauss-Markov随机场模型的医学图像分割
王文辉
冯前进
陈武凡
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2009
7
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职称材料
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