基于纹理相似栈的超声图像分割方法

摘要：

超声图像高噪声、低对比度的特点使其含噪图像的纹理信息较难提取.为此, 提出一种基于自适应相似栈的聚类分割方法.对超声图像进行自适应去噪获得估计图像, 结合超声图像和估计图像建立基于非局部搜索的相似栈列, 应用相似栈列对超声图像纹理特征值进行修正, 并使用K-means聚类将超声图像划分为互不重叠的区域.实验结果表明, 该方法分割结果与人工分割结果的重合度达到93. 28％, 在差异较大的样本下重合度标准差为2. 07％, 从而验证其可对超声图像实现稳定有效的分割.

关键词：图像分割、纹理特征、超声图像、小波变换、特征提取、特征聚类

所属期刊栏目：45

分类号：TP751.1(遥感技术)

资助基金：国家自然科学基金 41674141

在线出版日期：2019-05-31（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：240-244