基于Zernike矩和水平集的超声图像分割

郭骁; 杨冠羽; 王征; 舒华忠

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基于Zernike矩和水平集的超声图像分割

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为了提高超声图像的分割精确率,提出了一种基于Zernike矩和水平集的超声图像分割方法.首先,利用9个具有不同阶数和重复度的Zernike矩提取超声图像的纹理特征,保留矩的幅值和相位,获得18个特征图,同时在每一特征图目标区域内外采样,利用采样值计算出特征图的权值.然后,将特征图与高斯算子进行卷积,计算其边缘检测函数,将所有特征图的边缘检测函数与对应的特征图权值相乘,所得结果之和即为该超声图像的边缘检测函数.最后,利用基于变分函数的水平集方法对超声图像进行分割.基于前列腺超声图像的实验结果显示,相比基于梯度的水平集方法和基于Zernike矩幅值的水平集方法,所提方法具有更高的分割精度,dice相似系数达到95%以上.

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来源
《东南大学学报：自然科学版》 |2015年第2期|247-250|共4页
作者
郭骁; 杨冠羽; 王征; 舒华忠;
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作者单位

东南大学影像科学与技术实验室;

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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
Zernike矩; 相位; 水平集; 超声图像;

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