10.3969/j.issn.1002-8978.2008.11.005
基于熵和GVF的血管内超声图像边缘检测
血管内超声(intravascular ultrasound,IVUS)图像属于复杂度高的图像,只使用传统的Snake模型、GVF模型不易得到确切的血管壁内、外膜边缘轮廓.本文采用先对IVUS原图像进行预处理的方法来降低IVUS图像的复杂度.在预处理中,提出了采用极坐标变换、基于熵的阈值分割和二值化处理的方法.之后再采取改进的GVF变换与图像迭加等处理方法.实验结果验证了该方法的有效性.
血管内超声、边缘检测、极坐标变换、熵、GVF
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TP391.41(计算技术、计算机技术)
2009-02-17(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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