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为解决以往分割算法对血管粘连型结节分割不准确以及分割效率较低等问题,提出基于超像素和稀疏子空间聚类的序列肺结节图像分割方法。对CT图像进行序列肺实质分割,提取感兴趣图像序列,采用改进的超像素序列分割方法对感兴趣图像序列进行过分割,对所有的超像素样本提取新特征,包括对比度增强直方图特征、超像素样本邻域纹理特征以及基于先验知识的位置信息特征,采用距离约束稀疏子空间聚类算法对超像素样本进行聚类,得到序列肺结节掩膜,最终得到序列肺结节图像。实验结果表明,该方法能准确高效地分割序列血管粘连型结节图像。