[发明专利]基于边缘和统计特征的水平集医学超声图像区域轮廓提取方法无效
| 申请号： | 200910071641.5 | 申请日： | 2009-08-13 |
| 公开（公告）号： | CN101599174A | 公开（公告）日： | 2009-12-09 |
| 发明（设计）人： | 沈毅;马立勇;李晓峰 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨工业大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00 |
| 代理公司： | 哈尔滨市哈科专利事务所有限责任公司 | 代理人： | 刘 娅 |
| 地址： | 150001黑龙江*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于边缘和统计特征的水平集医学超声图像区域轮廓自动提取方法，本发明针对医学超声图像对比度低、信噪比小的特点，设计了一种基于边缘和统计特征的水平集区域轮廓提取方法。该方法分三个步骤：第一步，区域轮廓粗提取，完成图像取反、自适应高斯函数背景抑制、运用otsu图像自动阈值算法把图像转化为二值图像、图像去脂肪干扰操作、封闭区域轮廓提取工作；第二步采用一种选择性各向异性医学超声图像平滑算法，对原始图像进行预处理；第三步是基于边缘和统计特征的水平集图像区域轮廓精确提取。实验结果表明本发明方法和已有方法相比，能够获得更准确的分割结果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 边缘 统计 特征 水平 医学 超声 图像 区域 轮廓 提取 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于边缘和统计特征的水平集医学超声图像区域轮廓自动提取方法，其特征在于：该方法分三个步骤：图像区域轮廓粗提取、超声图像预处理、图像区域轮廓精提取，图像区域轮廓粗提取根据原始图像选定区域在超声图像中的特点，采用图像取反、高斯函数背景抑制、二值化、形态学开运算去干扰、无需初始化水平集方法提取轮廓等提取区域的粗轮廓，作为后续轮廓精提取算法的初始值；图像预处理采用一种选择性各向异性医学超声图像平滑算法；图像区域轮廓精提取，采用边缘和统计特征相结合的水平集区域轮廓自动提取方法。
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