基于改进分水岭算法的医学图像分割

摘要：

医学图像存在病变区域和背景区域,病变区域是分割的重点.针对传统分水岭算法对噪声敏感和易于严生过分割的问题,提出了一种将形态学滤波、多尺度形态学梯度和控制标记符分水岭相结合的分割策略.首先利用数学形态闭-开运算完成预处理以滤除原始医学图像中的噪声和非感知信息.其次做闭运算以平滑图像,并对平滑的图像计算多尺度的形态学梯度.再次对形态学梯度图像进行重建,然后采用控制标记符的分水岭变换算法对重建后的梯度图像进行分割.最后将分割结果变换回原始尺度.仿真实验结果表明,这种改进的方法不但使经典分水岭算法中的过分割现象得到了很好的抑制,医学图像中的病变区域被有效分割出来；而且分割算法简单,同时具有多尺度的特点,能够适应医学图像分类与信息提取的需求.

关键词：分水岭算法、医学图像、数学形态学、多尺度形态学梯度

所属期刊栏目：13

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：河南省教育厅项目12A510029,13B510275;周口师范学院青年教师基金项目2012QNB06

在线出版日期：2013-05-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：2403-2406