基于边缘检测的超声图像模糊区域自动分割方法

陈佳; 黎玲

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基于边缘检测的超声图像模糊区域自动分割方法

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由于现有的超声图像自动分割法缺少对模糊区域的滤波处理,导致图像分割后可识别的信息点较少,信噪比较低,为此,提出一种基于边缘检测的超声图像模糊区域自动分割算法。采用单尺度Harris角点法结合统计算法、空间域算法以及动态阙值法检测超声图像的边缘轮廓特征信息,将检测到的边缘信息的特征进行增强以及融合处理。对边缘图像进行滤波处理,保留图像必要细节。根据处理后的模糊区域边缘点的位置信息计算超声图像模糊区域的分割模板尺度,构建自动分割模型,实现超声图像模糊区域的自动化分割。仿真实验的结果表明,采用该方法进行超声图像分割后,提高了图像中可识别的信息点以及信噪比,同时,有效地提高了超声图像模糊区域分割精度以及降低了干扰信号的干扰程度。

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来源
《自动化与仪器仪表》 |2021年第11期|19-22|共4页
作者
陈佳; 黎玲;
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作者单位

监利市人民医院超声影像科;

湖北监利市433300;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
边缘检测; 超声图像; 模糊区域; 自动分割; 模板匹配; 图像特征; 单尺度Harris角点法;

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