基于Contourlet变换和PCNN的CT图像椎体解剖轮廓特征提取方法的研究

摘要：

提出一种新的基于Contourlet变换和脉冲耦合神经网络(PCNN)的医学图像解剖轮廓特征提取算法.首先对原始椎体CT图像进行Contourlet变换,得到能稀疏表示图像边缘以及方向信息的子带和低频子带;然后结合PCNN对低频子带进行边缘轮廓细节提取,最后利用处理后的所有子带系数,通过Contourlet逆变换,提取出图像的边缘轮廓.实验将本算法提取的结果与Canny算子、区域生长法以及结合小波变换和PCNN的算法提取的图像边缘轮廓进行比较,结果表明新算法能够有效的实现医学图像解剖结构轮廓特征的提取.

关键词：Contourlet变换、脉冲耦合神经网络(PCNN)、轮廓提取、椎体CT

所属期刊栏目：29

分类号：R318(医用一般科学)

资助基金：国家自然科学基金资助项目30670576;北京市自然科学基金30622006;北京市教委科技发展计划重点项目kz200810025011

在线出版日期：2011-03-22（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：841-845