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将传统的区域生长算法思想融入到一种轮廓线逼近方法中。通过定义子区域的相似度准则,利用围绕像素的子区域的统计相似性,作为一个初始多边形轮廓演化的驱动因子,从粗到细,实现了对目标区域的逼近分割。实验表明,所提算法具有较好的抗噪性和较高的分割效率,可以有效分割出医学图像中的目标区域。
基于子区域相似度的医学图像分割算法
【摘 要】
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将传统的区域生长算法思想融入到一种轮廓线逼近方法中。通过定义子区域的相似度准则,利用围绕像素的子区域的统计相似性,作为一个初始多边形轮廓演化的驱动因子,从粗到细,实现了对目标区域的逼近分割。实验表明,所提算法具有较好的抗噪性和较高的分割效率,可以有效分割出医学图像中的目标区域。
【机 构】
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兰州交通大学电子与信息工程学院
【出 处】
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计算机应用
【发表日期】
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2010年09期
【基金项目】
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国家863计划项目（2006AA02Z499）, 国家自然科学基金资助项目（60962004）, 甘肃省科技攻关计划项目（0708GKCA047）, 甘肃省自然科学基金资助项目（0803RJZA015）
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