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改进的C-V算法在肝脏B超图像分割中的应用
1
作者
许流芳
《电脑知识与技术》
2013年第9X期6206-6210,共5页
图像分割是医学图像处理的重要步骤,其中,基于几何活动轮廓模型的水平集方法是广泛应用的方法之一。文中将改进的Chan-Vese(C-V)算法与梯度矢量流模型方法进行了详细的对比,实验结果证明改进的C-V算法得到的分割效果比GVF模型分割出的...
图像分割是医学图像处理的重要步骤,其中,基于几何活动轮廓模型的水平集方法是广泛应用的方法之一。文中将改进的Chan-Vese(C-V)算法与梯度矢量流模型方法进行了详细的对比,实验结果证明改进的C-V算法得到的分割效果比GVF模型分割出的结果要好。
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关键词
图像分割
水平集
C-V模型
梯度矢量流
肝脏超声图像
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职称材料
题名
改进的C-V算法在肝脏B超图像分割中的应用
1
作者
许流芳
机构
国家知识产权局专利局专利审查协作广东中心
出处
《电脑知识与技术》
2013年第9X期6206-6210,共5页
文摘
图像分割是医学图像处理的重要步骤,其中,基于几何活动轮廓模型的水平集方法是广泛应用的方法之一。文中将改进的Chan-Vese(C-V)算法与梯度矢量流模型方法进行了详细的对比,实验结果证明改进的C-V算法得到的分割效果比GVF模型分割出的结果要好。
关键词
图像分割
水平集
C-V模型
梯度矢量流
肝脏超声图像
Keywords
image
segmentation
level
set
C-V
mode
l
gradient
vector
flow
liver
's
b
-
mode
ultrasound
image
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
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1
改进的C-V算法在肝脏B超图像分割中的应用
许流芳
《电脑知识与技术》
2013
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