【摘 要】
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乳腺超声图像常存在斑点噪声,给自动分割带来了一定干扰。为了提升图像质量而进行的去噪操作可能导致病灶边界信息的损失。本文探索将噪声处理融合到分割中而提出新方法,采用
【基金项目】
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广东省科技计划项目(2010B060300001);广东省产学研项目2011B090400037
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乳腺超声图像常存在斑点噪声,给自动分割带来了一定干扰。为了提升图像质量而进行的去噪操作可能导致病灶边界信息的损失。本文探索将噪声处理融合到分割中而提出新方法,采用统计特征概率分布形式描述乘性斑点噪声分布并融入水平集模型,从而将图像去噪与目标分割结合成一个统一体,实现此类型噪声分布图像的高效自动分割。本文方法对人工合成图像分割得到了较好的效果,对真实乳腺超声图像病灶的分割测试实现了速度提升,在分割精度方法则显示出分化结果,通过分析原因指出探索性的改进措施。
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