该杂志刊期列表
- 2026年
- 1期
国内刊号:11-2925/TP
国际刊号:1003-9775
发布日期:
作者:赵赟晶, 周元峰, 魏广顺, 辛士庆, 高珊珊
关键词:MR图像, 超像素, 图像分割, 测地距离, 概率密度
超像素是一种重要的图像过分割,因为医学图像具有边界模糊、不同组织的灰度范围互相重叠的特点,为超像素分割带来极大困难.针对脑部MR图像超像素生成问题,从脑部MR图像的特点出发,充分利用脑部MR图像表达先验知识,结合脑部MR图像的一般结构,定义每个像素属于脑组织中一个类别的概率,并基于分类概率提出一种有效的边界梯度计算方法;在此基础上,提出一种概率密度加权的测地距离脑部MR图像超像素分割算法;最后应用模糊C均值聚类算法作为后续分割处理,获得脑部MR图像的组织分类.与现有算法在分割性能上进行定量比较的实验结果表明,文中算法能够产生更准确的分割边界.
来源:2019年第5期
《计算机辅助设计与图形学学报》期刊编辑部