10.3778/j.issn.1002-8331.2011.05.057
基于改进的GAC模型的医学图像序列分割算法
为了快速有效地提取出图像序列的边缘,提出了一种基于改进的测地线活动轮廓(GAC)模型的图像分割算法.在该方法中,只需在第一幅图像中感兴趣区域的内部给出大致的初始轮廓.在后续图像中,首先采用运动估计与区域统计特征结合的方法得到轮廓模型的初始轮廓,然后利用结合先验信息的测地线活动轮廓模型进行分割.此外,为了有效地减少算法运算时间,采用手工办法在第一张图像上选定模型演化的区域,该区域在后续图像上将依据分割结果自动调整大小和位置.实验结果表明:方法能够快速有效地提取目标物体的边缘.
测地线轮廓模型、统计特性、运动估计、图像序列
47
TP391.41(计算技术、计算机技术)
2011-06-20(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共5页
188-191,245