换一批基于全局和局部相关熵活动轮廓模型的超声图像分割算法
Ultrasound image segmentation algorithm based on global and local correntropy K-mean active contour model
摘要局部相关熵K均值(LCK)模型在非高斯噪声和图像灰度不均匀时具有较好的图像分割效果,但是其计算复杂度较高,收敛较慢.针对该问题,本研究将局部相关熵能量项和全局相关熵能量项结合,提出了全局与局部相关熵K均值(GLCK)图像分割算法.其中局部相关熵力在目标边界附近起主导作用,用来吸引水平集函数曲线到达目标边界,而全局相关熵力在远离目标边界处起主导作用.对超声医学图像和人工合成图像进行了图像分割实验,并同LCK等模型进行了对比,结果表明提出的GLCK模型具有更好的鲁棒性和图像分割精度,并且计算时间也显著减少.另一方面GLCK模型对于噪声和模糊边界影响严重的超声医学图像,具有好的分割效果.
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关键词
超声图像图像分割活动轮廓模型相关熵K均值水平集方法Ultrasound imageImage segmentationActive contour modelCorrentropy-based K-meansLevel set method
分类号
R318（医用一般科学）
栏目名称
DOI
10.19529/j.cnki.1672-6278.2018.02.05
发布时间
2018-08-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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