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提出了一种基于梯度向量流的自动图像分割算法,该算法首先将梯度向量流场转化为一个标量场,该标量场能够显著简化种子点选取和区域增长的步骤。在得到图像的初始分割后,再使用基于区域邻接图的算法来将相似区域合并得到最终分割结果。试验结果表明,该算法能够有效地解决医学图像中多目标区域的自动分割问题。
基于梯度向量流的医学图像自动分割
【摘 要】
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提出了一种基于梯度向量流的自动图像分割算法,该算法首先将梯度向量流场转化为一个标量场,该标量场能够显著简化种子点选取和区域增长的步骤。在得到图像的初始分割后,再使用基于区域邻接图的算法来将相似区域合并得到最终分割结果。试验结果表明,该算法能够有效地解决医学图像中多目标区域的自动分割问题。
【机 构】
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清华大学自动化系
【出 处】
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计算机应用
【发表日期】
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2007年01期
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