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为了在乳腺超声图像中准确的分割出病灶,提出了新的一致性定义,把纹理信息应用到计算一致性中.基于最大熵准则求一致性阈值,把超声图片分为两个子集,一致性区域和非一致性区域;对一致性区域采取求直方图谷值的方法分割,而用邻域信息处理非一致性区域,从而完成对图像的分割.实验结果表明:该分割过程既考虑了图像的局部信息,又考虑了全局信息,弥补了传统的直方图分割算法无法包含局部信息的缺陷.算法处理结果得到了超声医学专家的认可;通过采用差异实验方法评估,取得了理想的效果.