【摘 要】
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为了有效地解决血管遮挡、噪声污染、光照不均、对比度小以及个体间差异大等视乳头图像分割中固有的难题,提出采用基于图论的多相分段常数水平集Mumford-Shah图像分割模型及其相应的图分割最优化方法。实验表明,该方法能够比经典的多相分段常数水平集Mumford-Shah模型更快更精准地分割青光眼病人视乳头图像中的视杯和视盘形态。
【机 构】
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湖南大学电气与信息工程学院,中南大学湘雅二医院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（60872130 60835004 61072121）, 湖南省自然科学基金资助项目（09JJ3118）
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为了有效地解决血管遮挡、噪声污染、光照不均、对比度小以及个体间差异大等视乳头图像分割中固有的难题,提出采用基于图论的多相分段常数水平集Mumford-Shah图像分割模型及其相应的图分割最优化方法。实验表明,该方法能够比经典的多相分段常数水平集Mumford-Shah模型更快更精准地分割青光眼病人视乳头图像中的视杯和视盘形态。
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