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针对CV模型分割方法在处理脑肿瘤图像中存在的分割精度和稳定性差的问题,提出了一种基于改进CV模型的水平集分割方法。该算法保留了CV模型处理弱边缘图像的优点,同时加入了图像梯度惩罚项,使其能准确分割灰度不均匀图像。实验结果表明,文中模型相比于CV模型和LBF模型,能更准确地分割MR脑肿瘤图像。
基于改进水平集的脑肿瘤图像分割
【摘 要】
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针对CV模型分割方法在处理脑肿瘤图像中存在的分割精度和稳定性差的问题,提出了一种基于改进CV模型的水平集分割方法。该算法保留了CV模型处理弱边缘图像的优点,同时加入了图像梯度惩罚项,使其能准确分割灰度不均匀图像。实验结果表明,文中模型相比于CV模型和LBF模型,能更准确地分割MR脑肿瘤图像。
【机 构】
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长春工业大学计算机科学与工程学院
【出 处】
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长春工业大学学报
【发表日期】
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2017年06期
【基金项目】
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吉林省教育厅“十二五”科学技术研究项目（2014136）
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