基于注意计算模型的医学图像模糊连接度分割

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基于注意计算模型的医学图像模糊连接度分割
罗彤;陈裕泉;王立传
【期刊名称】《传感技术学报》
【年(卷),期】2006(19)4
【摘要】用模糊连接度分割图像时,种子点多以聚类分析方法自动给定,本文分析了传统聚类法存在的问题,在人类视觉活动机制的启发下,提出新的完全不同于聚类方法的视觉显著点注意引导下的图像分割方法.将图像特征显著点的定位转化为概率密度估计问题,引入新的注意计算模型并结合Mean-Shift处理得到关键特征点.注意模型的特征地图采用图像灰度的对比度构成,迭代计算高斯邻域显著度.从密度估计的角度定位显著点,克服以往偏生理注意模型对定量描述的能力不足,尤其适用医学模糊图像.新的方法能完全自动地定位种子点,有效地分割模糊医学图像,提高准确率.
【总页数】5页(P1238-1242)
【作者】罗彤;陈裕泉;王立传
【作者单位】浙江大学,生物医学工程系,杭州,310027;浙江大学,生物医学工程系,杭州,310027;浙江大学,生物医学工程系,杭州,310027
【正文语种】中文
【中图分类】TP212.3;TP391.41
【相关文献】
1.基于相对模糊连接度的联合主动轮廓模型及其在医学图像分割中的应用 [J], 赖凯;刘军伟;范亚;黄煜峰;王兴家;冯焕清
2.基于MITK的CT序列图像模糊连接度分割算法研究 [J], 刘耀辉;陈官发生;黄展鹏
3.基于模糊连接度的近邻传播聚类图像分割方法 [J], 杜艳新;葛洪伟;肖志勇
4.基于贪心算法的快速模糊连接度图像分割 [J], 周得水;葛洪伟
5.基于改进模糊连接度的CT图像肝脏血管三维分割方法 [J], 张睿;吴薇薇;周著黄;姜涛;吴水才
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