基于水平集的人脑MR图像分割方法
为了更好地对解剖结构和形状复杂的非均匀分布人脑图像进行分割,在水平集Chan-Vese模型的基础上引入Otsu技术,给出了基于水平集的人脑磁共振(magnetic resonance,MR)图像分割方法.该方法利用Heaviside函数描述区域内图像分布信息,通过最大类间方差来反映区域间图像分布方差信息,2部分信息经融合后构建新的能量函数,以引导图像分割过程,最终得到所期望的人脑图像分割结果.采用2个数据集提供的人脑图像数据进行实验,结果表明:所提方法在相似性度量和正误率度量方面,与其他方法相比都有明显的优势,可以很好地实现人脑图像的分割.
图像分割、Otsu方法、Chan-Vese模型、人脑MR图像
43
TP391(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金资助项目51375132;晋城市科技局资助项目201501004-5;太原科技大学研究生创新项目20151030
2017-05-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共7页
244-250
