基于模糊增强的医学图像分割分水岭算法研究

摘要：

医学图像存在病变区域和背景区域,病变区域是分割的重点.针对传统分水岭算法对噪声敏感和易于产生过分割的问题,提出了一种将多尺度形态学边缘检测、模糊增强和控制标记符分水岭相结合的分割策略.该方法首先结合大结构元素和小结构元素各自的优点,用多尺度形态学边缘检测降弱过分割;其次用模糊增强算法使原始医学图像中粗细的边缘都能够得到增强;最后采用基于前景和背景标记的分水岭分割算法进行分割.仿真实验表明,该算法不仅可以有效的克服分水岭变换严重的过分割问题,得到有意义的区域分割,而且还具有较强的区域轮廓定位能力,不需要再进行后续的合并处理,算法简单,同时具有多尺度的特点,能够适应医学图像分类与信息提取的需求.

关键词：分水岭算法、模糊增强、多尺度、图像分割

所属期刊栏目：43

分类号：TN957.52

资助基金：河南省教育厅项目:医学图像边缘检测与分割的研究13B510275;河南省教育厅项目:医学图像分割与三维重建的研究12A510029;周口师范学院青年教师医学图像多模融合方法的研究2012QNB06

在线出版日期：2013-12-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：1307-1310