结合区域生长与水平集算法的宫颈癌图像分割

发布时间：2021-01-01 20:23

　　针对宫颈图像病灶分割时的初始轮廓敏感问题和图像灰度不明显问题,提出一种新的改进的水平集算法。首先利用各向异性滤波算法等进行图像的去噪;然后在二值图像上使用区域生长算法,提取出粗糙的宫颈病灶区域;最后建立一种基于新的符号压力函数的水平集模型,对初始分割进行细化。该算法可以将局部信息与全局信息结合起来并自动分配局部信息与全局信息的比例。以3种统计指标为标准对该方法进行了评估,该方法在准确性、敏感性和特异性上可分别达到81.11%、63.97%和78.64%,分别比传统水平集算法高30.69%、15.15%和4.37%。因而,这种改进的水平集算法在实际应用中有一定的价值和意义。 

【文章来源】：电子测量与仪器学报. 2020年09期 北大核心

【文章页数】：7 页

【部分图文】：

图像预处理

区域生长的基本思想是将具有相似性质的像素集合起来构成区域,先对需要分割的区域找一个像素作为生长起点,然后将种子像素周围邻域中与种子像素有相同或相似性质的像素合并到它所在的区域中,这些像素根据某种事先确定的生长或相似准则来判定[9]。通过区域生长,可以分割整个宫颈病变区域的大致轮廓,为后续的水平集分割提供一个轮廓基础[10],其结果如图2所示。2.2 水平集算法(level set method, LSM)

水平集分割

【参考文献】：
期刊论文
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[3]基于形态学重建和GMM的球团颗粒图像分割[J]. 刘小燕,吴鑫,孙炜,毛传刚.  仪器仪表学报. 2019(03)
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本文编号：2951938