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CT图像的分形特征和Facet边缘检测
  • ISSN号:1002-8331
  • 期刊名称:计算机工程与应用
  • 时间:0
  • 页码:2614-2619
  • 语言:中文
  • 分类:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室ICT研究中心,重庆400030, [2]重庆大学数理学院,重庆400030
  • 相关基金:国家自然科学基金(the National Natural Science Foundation of China under Grant No.60672098);国家高技术研究发展计划(863)(the National Hi gh-Tech Research and Development Plan of China under Grant No.2006AA04Z104).
  • 相关项目:基于高精度工业CT测量系统的发动机材料可靠性分析技术研究
中文摘要:

Facet模型能够获得准确的图像边缘信息,但运用Facet模型对目标进行分割时,时间复杂度比较高。针对该问题,从CT图像目标特征的角度,将分形维数特征引入Facet模型。首先利用图像边缘分形维数较大的特点,获得大致的边缘候选点,然后对边缘候选点集运用Facet模型进行分割,得到边缘点的准确位置。实验结果表明,该方法不仅能获得准确的边缘,而且提高了处理速度。

英文摘要:

Facet model can obtain accurate image edge,but the time complexity is greatly high while be used to segment target. Against this question,from the perspective of target feature in CT images,fractal dimension characteristics are introduced into Facet model in this paper.Firstly rough candidate point set is obtained on the basis of truth the fractal dimension on the edges is larger than other part,and then obtains the exact edges by using Facet model in the candidate point set.Furthermore,the experimentation results indicate that this method can not only be accurate on the edge,but also improve the processing speed.

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期刊信息
  • 《计算机工程与应用》
  • 北大核心期刊(2014版)
  • 主管单位:中国电子科技集团公司
  • 主办单位:华北计算技术研究所
  • 主编:怀进鹏
  • 地址:北京市海淀区北四环中路211号北京619信箱26分箱
  • 邮编:100083
  • 邮箱:ceaj@vip.163.com
  • 电话:
  • 国际标准刊号:ISSN:1002-8331
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2127/TP
  • 邮发代号:82-605
  • 获奖情况:
  • 1. 2012年首批获得中国学术文献评价中心发布的 “...,2. 2001年获得新闻出版署“中国期刊方阵双效期刊”,3. 2008年首批入选国家科技部“中国精品科技期刊...,4.2003年-2011年连续获得工业和信息化部期刊最高...
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:97887