基于小波变换的改进DDGVF医学图像分割算法

摘要：

针对传统Snake模型不能很好地分割带有凹陷边缘图像的问题,提出了一种改进的结合小波的动态方向梯度向量流(简称DDGVF)模型.该算法首先利用小波变换的多尺度特性对待分割图像进行3层分解,然后在每层分解的图像下进行DDGVF算法的分割,不断获得更加精细准确的目标轮廓,最后达到准确分割.针对合成图像、含有噪声的图像和真实的CT以及MRI医学图像进行仿真实验.结果表明:改进算法能很好地解决传统Snake模型不能深入分割凹陷区域、捕获目标范围小等问题,并且具有分割时间较少的优点,是一种高效准确的医学图像分割算法.

关键词：医学图像分割、参数活动轮廓模型、小波变换、动态方向梯度向量流(DDGVF)

所属期刊栏目：35

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：中央高校基本科研业务费专项资金资助项目N100404007

在线出版日期：2015-07-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：790-794