基于结构连续先验的CT图像序列自适应分割算法

发布时间：2017-10-14 12:10

  本文关键词：基于结构连续先验的CT图像序列自适应分割算法

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【摘要】：在土层计算机断层成像(CT)图像序列中,由于分割目标的灰度值分布不一致,为目标区域的提取带来一定的难度。为解决此类问题,建立了基于结构先验的自适应分割方法。该方法通过设定初始切片的阈值,利用图像序列之间同一结构表征对象的连续性,以目标区域的面积变化作为约束条件进行递归分割,实现CT图像的自适应分割。对分割后的目标区域进行三维重构,以实现三维可视化。结果表明,该方法适用于分割目标灰度值不一致的图像序列,计算量小且能够精确地分割成千上万层图像中的目标。
【作者单位】： 中北大学信息探测与处理山西省重点实验室;
【关键词】： 图像处理 CT图像 自适应 先验结构信息 递归分割 三维可视化
【基金】：国家自然科学基金(61227003,61301259,61471325,61571404) 山西省自然科学基金(2015021099)
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 在对土层地质的研究中,计算机断层成像(CT)技术由于其准确、快速、无损的特点得到了越来越广泛的应用[1]。在三维CT成像过程中,探测器响应和射线辐射强度分布不均匀,且物体结构存在不一致性[2],导致重建结果在垂直方向上每层切片的灰度水平不一致。单一阈值无法实现对整个序列

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本文编号：1030962