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基于Mumford-Shah模型的高精度MR图像轮廓提取算法
  • ISSN号:0254-4164
  • 期刊名称:计算机学报
  • 时间:0
  • 页码:268-274
  • 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]山东大学计算机科学与技术学院,济南250100, [2]山东工商学院计算机科学与技术学院,山东烟台264005
  • 相关基金:本课题得到国家自然科学基金(60773053,60673153,60673003)资助.
  • 相关项目:基于曲线演化的智能图像轮廓提取方法与并行处理研究
中文摘要:

提出了基于曲线演化的MR边界轮廓精确提取方法.针对MR图像边缘模糊和高噪声问题,改进Mum-ford-Shah曲线演化模型,将模糊聚类引入到轮廓演化能量模型中,降低对非规则细节和噪声的敏感性;利用水平集和半隐式的加性一乘性算子分裂数值方案进行轮廓线演化的迭代计算,提高精度和计算效率.实验表明这种方法可以对边界模糊和高噪声的轮廓进行有效提取.

英文摘要:

This paper proposes a high-accuracy contour extraction algorithm based on curve evolution model. Face to the blurred edges and high noise in MR image, Mumford-shah model is improved here and fuzzy clustering is used to establish active contour model to lower sensitivity to irregular details and noises. The derivation of the level set and the semi-implicit implementation based on the additive-multiplicative operator splitting is performed in order to improve the computing efficiency and accuracy. Experimental results are given to demonstrate the feasibility of the proposed method in extracting contour from the blurred edge and high-noise images.

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期刊信息
  • 《计算机学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国计算机学会 中国科学院计算技术研究所
  • 主编:孙凝晖
  • 地址:北京中关村科学院南路6号
  • 邮编:100190
  • 邮箱:cjc@ict.ac.cn
  • 电话:010-62620695
  • 国际标准刊号:ISSN:0254-4164
  • 国内统一刊号:ISSN:11-1826/TP
  • 邮发代号:2-833
  • 获奖情况:
  • 中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国数学评论(网络版),荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,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(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:48433