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基于改进C-V模型的B超图像分割
引用本文:李彩云,钱盛友,李宁.基于改进C-V模型的B超图像分割[J].通信技术,2011,44(12):10-12.
作者姓名:李彩云  钱盛友  李宁
作者单位:湖南师范大学物理与信息科学学院,湖南长沙,410081
基金项目:国家自然科学基金(批准号:11174077); 湖南省自然科学基金项目(批准号:11JJ3079)
摘    要:图像分割是医学超声图像学中的难题之一.针对传统的水平集图像分割法速度较慢,提出了一种基于改进Chan-Vese(C-V)模型和加强中值滤波的B超图像分割方法,并与传统的C-V模型分割方法进行比较,最后用最大香农熵等方法评价分割结果.实验结果表明:改进的C-V模型B超图像分割法具有较好的分割性能,并且耗时方面明显优于传统C-V模型分割方法,可以将其应用于医学超声图像的分割中,能够到达实时性的要求.

关 键 词:B超图像分割  Chan-  Vese模型  最大香农熵  加强中值滤波

B-mode Scan Ultrasound Image Segmentation based on Improved Chan-Vese Model
LI Cai-yun , QIAN Sheng-you , LI Ning.B-mode Scan Ultrasound Image Segmentation based on Improved Chan-Vese Model[J].Communications Technology,2011,44(12):10-12.
Authors:LI Cai-yun  QIAN Sheng-you  LI Ning
Affiliation:LI Cai-yun,QIAN Sheng-you,LI Ning(College of Physics and Information Science,Hunan Normal University,Changsha Hunan 410081,China)
Abstract:Image segmentation is a hard problem in medical ultrasound images.For the low speed of traditional level set image segmentation,a B-mode scan ultrasound image segmentation based on improved Chan-Vese(C-V) model and enhanced median filtering is proposed and compared with traditional Chan-Vese model.Finally the maximal Shannon entropy is applied to evaluating segmentation result.Experimental results show that the improved method is more effective,and its time-consumption lower than that of traditional Chan-Ve...
Keywords:B-mode scan ultrasound image segmentation  Chan-Vese model  maximal shannon entropy  enhanced median filter  
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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