基于最小相对熵与水平集的图像分割与校正

发布时间：2019-05-05 15:40

【摘要】：根据最小相对熵理论,从统计建模的角度出发建立起能量泛函,然后与水平集方法集合得到一种新的变分水平集方法,将该方法运用到了强度异质图像中进行目标分割与偏差校正。通过水平集函数的演化,将目标分割与偏差校正进行了统一,得到了具有内在平滑性的偏差估计函数。实验表明,经过校正之后,组织之间的重叠区域明显降低,分割结果更为准确。此外,模型对轮廓初始化并不敏感,需要的迭代次数和时间较少,适合于各种数据量较大的自动化应用场合。
[Abstract]:According to the minimum relative entropy theory, the energy functional is established from the point of view of statistical modeling, and then a new variational level set method is obtained with the level set method set. This method is applied to target segmentation and error correction in intensity heterogeneous images. Through the evolution of the level set function, the target segmentation and deviation correction are unified, and the deviation estimation function with inherent smoothness is obtained. The experimental results show that after correction, the overlapping regions between tissues are obviously reduced and the segmentation results are more accurate. In addition, the model is not sensitive to contour initialization and requires less iteration times and time, so it is suitable for a variety of automated applications with a large amount of data.
【作者单位】： 浙江工贸职业技术学院;招商银行信息技术部;重庆市沙坪坝区人民医院;
【基金】：浙江省科技计划项目(2016C32103) 浙江省专业领军项目(lj2013146)
【分类号】：TP391.41

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本文编号：2469691