图像分割算法研究

admin · 发表于 2022-9-19 08:37:45

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图像分割是计算机视觉领域重要的研究方向之一，在模式识别、图像处理等领域有着广泛的应用。图像分割分为自动分割和交互式分割，而在很多情况下自动的图像分割很难实现，需要一些交互操作才能达到满意的效果。论文以此为背景，针对于医学CT图像的交互式分割进行研究讨论。论文的工作主要包括以下几个方面：在医学CT图像的预处理步骤中，采用了线性拉伸和各项异性扩散滤波算法对CT图像进行预处理，相比于其它医学CT图像预处理算法，该算法有着鲁棒性强，效果佳的优点。在医学CT图像的粗分割步骤中，采用分水岭算法对其进行分割。图像经过分水岭分割后被分为许多像素值接近的细小区域，在此基础上进行分割，可以大量减少后续算法的计算量。该算法有着简单，效率高的优点。在医学CT图像的细分割步骤中，介绍和分析了Random Walk算法，结合课题的实际需求，对其中几部分进行了改进：根据分水岭分割后的图像重新构建邻域的连接图模型，并对于分割区域利用降熵的高斯函数2范数作为能量函数。论文所提出的方法与传统的Random Walk算法相比在保证了分割精度的前提下，对于分割速度有较大提升。针对于医学CT图像，将本文算法与Graph Cuts，Lazy Snapping，Grab Cut，Random Walk，Grow Cut进行比较，利用NPRI作为Multiple Ground Truth的评价标准，分别从算法的分割精度和对用户输入的稳定性进行比较分析。分析结果可以看出论文所提出的方法在分割速度，分割精度及稳定性方面都有较理想的结果。评估结果表明：论文所提出的交互式图像分割方法可以快速地，准确地，稳定的对医学图像进行分割。

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