局部高斯分布拟合的脑MR图像分割及有偏场校正

摘要：

为实现对灰度不均匀脑核磁共振(MR)图像分割的同时进行有偏场估计并校正,提出一种基于局部高斯分布拟合(LGDF)模型的多相水平集方法.通过分析图像有偏场模型的局部特性,将有偏场乘性因子引入到图像局部灰度均值的表达中,从而使有偏场乘性因子成为新的能量函数的变量.能量函数的迭代最小化既实现了目标组织分割,又有效估计了有偏场.合成图像和仿真脑MR图像实验结果表明,本文方法比现有多种方法分割性能更好,且利用本文方法估计的有偏场校正后的图像有更好的视觉效果.

关键词：图像分割、多相水平集方法、有偏场校正、灰度不均匀、脑MR图像

所属期刊栏目：18

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目60903127,61202314;西北工业大学"翱翔之星计划"项目11GH0315

在线出版日期：2013-07-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：552-557