联合小波变换和RSF模型的CT图像分割方法

摘要：

为解决工业计算机层析成像(CT)图像的伪影和弱边缘问题,提出一种基于小波变换的图像区域可伸缩拟合能量最小化分割方法,实现图像边缘的精确定位,从而提高图像测量精度.首先,采用小波变换对图像进行预处理,降低金属伪影.然后,采用所提方法精确分割图像,提高感兴趣区域边缘的定位精度.实际数据测量结果表明,所提方法可有效降低图像弱边缘的影响,测量相对误差低于0.7％,相较Chan-Vese算法,测量精度提高了1.4倍,满足实际测量需求.

关键词：图像处理、CT图像测量、区域可伸缩拟合能量最小化、小波变换、弱边缘分割、Chan-Vese模型

所属期刊栏目：40

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家科技重大专项2017-Ⅶ-0011-0106

在线出版日期：2021-03-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：51-59