唐文杰
- 作品数：5 被引量：18H指数：3
- 供职机构：扬州大学信息工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于偏移场的双水平集医学图像分割算法被引量：1
- 2017年
- 针对医学图像中通常伴有灰度不均、背景复杂,无法被传统水平集有效分割的特点,提出了基于偏移场的双水平集算法。为了去除医学图像中灰度不均对分割效果的影响,算法中引入偏移场拟合项,改进双水平集模型,再由改进后的双水平集算法分割医学图像中的多目标区域。实验结果表明,所提算法能有效地解决灰度不均与背景复杂的问题,将伴有灰度不均的多目标医学图像完全分割出来,获得预期的分割效果。
- 唐文杰朱家明张辉
- 关键词：医学图像分割
- 基于聚类和改进型水平集的图像分割算法被引量：7
- 2017年
- 针对医学图像中通常伴有噪声、多目标的问题,传统水平集无法将图像中的多目标完全分割出来,提出了基于抑制式模糊聚类算法的改进型双水平集模型。首先,利用聚类算法对医学图像进行预分割降噪,通过标准化互信息准则(NMI)判断聚类是否达到满意效果,进而改良聚类算法,再由增加惩罚项的改进型双水平集进行二次分割。实验结果表明,该方法能够降低图像的噪声和算法的敏感性,水平集无需重新初始化,大大减少了计算量和迭代次数,该模型能将伴有噪声的多目标医学图像完全分割出来,获得了预期的分割效果。
- 张辉朱家明唐文杰
- 关键词：医学图像分割聚类NMI
- 基于NL-Means的双水平集脑部MR图像分割算法被引量：3
- 2018年
- 针对脑部MR图像中通常伴有灰度不均、高噪声的缺点,且传统水平集无法有效分割的问题,提出了一种基于NL-Means的双水平集算法。首先,利用改进型NL-Means算法对带有噪声的医学图像进行去噪处理,再通过双水平集算法对图像进行分割,提取多目标区域,为了去除医学图像中灰度不均对分割效果的影响,所提算法引入了偏移场拟合项,进一步改进了双水平集模型,进而对去噪图像分割效果进行了优化处理。实验结果表明,所提算法能有效地解决灰度不均与高噪声的问题,能够将伴有灰度不均的高噪声脑部MR图像完全分割出来,从而获得预期的分割效果。
- 唐文杰朱家明徐丽
- 关键词：医学图像
- 基于NLM的双水平集医学图像分割算法被引量：4
- 2018年
- 针对医学图像的复杂多样性,易受到各种外在和内在因素的干扰,提出了基于非局部均值算法的双水平集医学图像分割模型。对于图像含有高噪声的问题,引入非局部均值方法对图像进行去噪处理,并在传统DCV中引入偏移场能量项,利用水平集算法对去噪后的图像再进行分割,得出最终的分割效果图。实验结果显示,该模型有较强的抗噪性,可强化图像边缘信息,得到较好的分割效果。
- 徐丽朱家明唐文杰
- 关键词：医学图像分割
- 多分辨率双水平集医学图像分割算法被引量：3
- 2017年
- 由于医学图像通常伴有灰度不均、背景复杂的特点,传统水平集无法对其进行有效分割,因此提出了一种多分辨率改进型双水平集算法。首先,利用小波进行多尺度空间分析,从而获取医学图像的粗尺度图像;然后由改进型双水平集对图像进行分割,提取多目标区域;为了去除医学图像中灰度不均对分割效果的影响,该算法引入偏移场拟合项,以进一步改进双水平集模型,进而对粗尺度分割效果进行优化处理。实验结果表明,所提算法能有效地解决灰度不均与背景复杂的问题,将伴灰度不均的多目标医学图像完全分割出来,从而获得预期的分割效果。
- 唐文杰朱家明张辉
- 关键词：医学图像分割多分辨率
