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图像分割的区域增长和水平集协同算法( Region Growing and Level Set Synergetic Algorithms for Image Segmentation )
Q Liu Y Lin FA Siddiqui
在CT图像中应用分割技术，不仅可以保留CT图像清晰的特征，而且具有分辨率高、解剖关系清晰、病理发展清晰等优点。水平集分割方法将区域和边界信息相结合，解决了CT图像纹理复杂和边缘模糊的问题。因此，本文针对水平集分割中边界敏感和缺乏区域信息的问题，提出了一种区域增长和水平集交互的算法。为了提高分割效率，减小分割误差，该算法采用高斯滤波去除噪声。同时采用Ostu方法将图像转换为二值图像。另外，该算法相应地为区域生长算法的种子点提供了理想的生长环境。将区域增长的结果作为水平集的初始轮廓来修改初始边界。边界指示功能引入区域信息；水平集分割算法达到了在像素相似区域加速，在目标边界处停止的目的。实验结果表明，水平集分割和区域生长的交互作用减少了迭代次数。在弱边界和高噪声条件下，边界指示函数能够准确完整地分割器官区域，完整保存内脏器官细节，在一定程度上提高了分割精度。
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