基于复合超像素技术的肺部CT图像分割算法

摘要：

基于肺部CT图像灰度不均匀、纹理变化大的特点,文章提出一种超像素与随机森林相结合的肺部CT图像分割算法.该算法首先采用阈值和形态滤波的方法对图像进行预处理;再通过TurboPixels算法将图像分割为超像素;然后运用灰度共生矩阵提取超像素的纹理特征,并融合灰度特征形成特征矩阵;最后基于特征矩阵和随机森林算法获取分割图像.实验结果表明,该文提出的分割算法对肺部CT图像处理具有一定的有效性,健康肺部图像的分割准确率为98.07％,病变图像的准确率为96.23％,且该算法具有全自动、高准确率、鲁棒性好等特点.

关键词：CT图像、超像素、灰度共生矩阵、纹理特征、随机森林

所属期刊栏目：40

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61572300;国家自然科学基金-广东省联合基金重点资助项目U1201258;山东省自然科学基金资助项目ZR2015FM010;山东高校科技计划资助项目J15LN20

在线出版日期：2017-05-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：332-339