针对常用的点对MRF(Markov random field)分割算法采用简单的先验模型,在对乳腺钼靶X图像中的乳腺肿块分割时产生的过分割问题,提出一种基于SLIC(simple linear iterative cluster)算法改进的MRF分割算法。采用SLIC算法将图像预分割为...针对常用的点对MRF(Markov random field)分割算法采用简单的先验模型,在对乳腺钼靶X图像中的乳腺肿块分割时产生的过分割问题,提出一种基于SLIC(simple linear iterative cluster)算法改进的MRF分割算法。采用SLIC算法将图像预分割为内部一致性较高的超像素区域,根据超像素区域的特征建立邻域系统并构建MRF,以超像素区域代替像素点作为分割单位实现乳腺肿块分割。实验结果表明,采用该算法对乳腺肿块进行分割可以高效获得较为准确的分割效果。展开更多
文摘针对常用的点对MRF(Markov random field)分割算法采用简单的先验模型,在对乳腺钼靶X图像中的乳腺肿块分割时产生的过分割问题,提出一种基于SLIC(simple linear iterative cluster)算法改进的MRF分割算法。采用SLIC算法将图像预分割为内部一致性较高的超像素区域,根据超像素区域的特征建立邻域系统并构建MRF,以超像素区域代替像素点作为分割单位实现乳腺肿块分割。实验结果表明,采用该算法对乳腺肿块进行分割可以高效获得较为准确的分割效果。
