ISSN 1004-4140
CN 11-3017/P

基于多小波的医学图像阈值分割算法研究

韦洪丽, 于新波, 赵文仓, 高彦臣

韦洪丽, 于新波, 赵文仓, 高彦臣. 基于多小波的医学图像阈值分割算法研究[J]. CT理论与应用研究, 2009, 18(1): 8-15.
引用本文: 韦洪丽, 于新波, 赵文仓, 高彦臣. 基于多小波的医学图像阈值分割算法研究[J]. CT理论与应用研究, 2009, 18(1): 8-15.
WEI Hong-li, YU Xin-bo, ZHAO Wen-cang, GAO Yan-chen. The Medical Image Threshold Value Segmentation Algorithm Study Based on Multi-Wavelet Analysis[J]. CT Theory and Applications, 2009, 18(1): 8-15.
Citation: WEI Hong-li, YU Xin-bo, ZHAO Wen-cang, GAO Yan-chen. The Medical Image Threshold Value Segmentation Algorithm Study Based on Multi-Wavelet Analysis[J]. CT Theory and Applications, 2009, 18(1): 8-15.

基于多小波的医学图像阈值分割算法研究

基金项目: 

山东省自然科学基金(Y2007G32)

山东省博士后创新项目专项资金(200702003)

详细信息
    作者简介:

    韦洪丽(1982-),女,青岛科技大学在读硕士研究生,研究方向为图像处理与模式识别,Tel:13854289194,E-mail:weihongliboa@gmail.com;赵文仓(1973-),男,青岛科技大学认知与信息科学研究所副教授、所长,硕士生导师,1995年毕业于青岛化工学院,2002年获山东大学工学硕士学位,2005获中国海洋大学理学博士学位,主要从事图象处理与模式识别、机器学习、智能计算、认知信息学和虚拟手术及工业CT等方面的研究工作,Tel:0532-84023841,E-mail:wencangzhao@qust.edu.cn

  • 中图分类号: TP391.41

The Medical Image Threshold Value Segmentation Algorithm Study Based on Multi-Wavelet Analysis

  • 摘要: 图像分割技术是医学图像处理和分析中的关键技术。本文通过构造一个正交多小波,把图像在尺度空间展开,对不同分辨级下的小波系数采用不同阈值进行分割处理。应用自动和交互相结合的分割方法,通过对目标区域图像特征进行分析,交互确定目标区域的大致灰度范围。在综合考虑图像的边缘和区域的基础上,确定精确的阈值,将目标组织从背景中分割出来。通过对计算机断层扫描医学图像进行分割处理和对比实验,得到的图像清晰度明显提高,证明该方法不仅能得到较清晰的感兴趣区域,而且还能获得较清晰的边缘特征。
    Abstract: Recently,image segmentation technology has become the key technology of the medical image processing and analysis.In this paper,constructing a orthogonal multi-wavelet,spreading images in the scale space,using the different threshold value to do the segmentation processing of wavelet coefficients on different resolution grades,applying the segmentation method of combining the automatic and interactive method together,we confirm the roughly gray areas of the target areas interactively through analyzing the regional characteristics of image,on the basis of considering the edge and the region of the image synthetically to ascertain the precise threshold,and separate the target organizations from the background.Through image segmentation processing and comparative experiments of the computer tomography medical images,we prove that this method could get not only comparatively clearer interested areas,but also relatively legibled edge features,and the definition of the image also has been improved obviously.
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出版历程
  • 收稿日期:  2008-08-04
  • 网络出版日期:  2022-12-14

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