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基于加速健壮特征拟合算法和ChanVese模型的超声图像腔室分割方法.pdf下载
weixin_39821746
2023-01-24 09:30:29
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加速
健壮
特征
拟合
算法
和
ChanVese
模型
的
超声
图像
腔室
分割
方法
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基于
加速
健壮
特征
拟合
算法
和
ChanVese
模型
的
超声
图像
腔室
分割
方法
.docx
。。。
基于相位的C-V
模型
乳腺
超声
图像
分割
方法
(2013年)
为了提高乳腺
超声
图像
分割
的准确率,提出了一种基于相位
特征
的C-V
模型
超声
图像
分割
方法
。首先,采用LOG-Gabor滤波器对
超声
图像
进行6个不同方向的滤波,提取最大能量所对应的相位信息,得到
超声
图像
的相位
特征
。然后,采用SRAD
方法
对
超声
图像
降噪,并将降噪后的
图像
与相位
特征
点乘,增强
图像
目标与背景的对比度。最后,运用C-V
模型
的
分割
算法
识别
图像
中的目标区域,并采用腐蚀
方法
使目标区域边缘完整、平滑。实验结果表明,与基于灰度的C-V
模型
、GAC
模型
以及基于相位
特征
的人工神经网络
方法
相比,利用该
方法
分割
乳腺
超声
图
基于多尺度模糊聚类与DGVF
模型
分割
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造影
图像
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