一种各向异性Wells算法脑核磁共振图像分割模型

摘要：

核磁共振图像分析已经成为主要的医疗辅助手段之一.然而,由于偏移场的影响导致该类图像的分析较为困难,去偏移场已成为图像分析的必要步骤.Wells算法将图像分割和去偏移场放入同一个框架内并取得较好的结果.然而该算法没有考虑像素间的位置信息,因而导致该算法对图像噪声比较敏感.为了克服其局限性,利用Gibbs理论和图像结构信息构造各向异性Gibbs随机场,并将其引入到Wells算法的框架中,完善其分类效果,使其克服噪声影响的同时还能够保持细长拓扑结构区域信息以及角点区域信息.实验证明提出的算法可以得到较好的分类结果.

关键词：Wells算法、Gibbs随机场、各向异性Gibbs随机场、图像分割、结构张量

所属期刊栏目：47

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：江苏省青蓝工程;国家自然科学基金项目60973157;国家自然科学基金青年科学基金项目61003209;南京信息工程大学教改基金项目N1885009041

在线出版日期：2011-01-28（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：1878-1885