【摘 要】
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格子波尔兹曼（lattice Boltzmann,LB）分割模型具有算法简单、运算快捷的优点,但对于低对比度和受到噪声污染的图像,经常产生欠分割或者过分割现象.为此,引入图像局部区域统计信
【机 构】
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上海大学通信与信息工程学院,上海大学生物医学工程研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金（No.61171146）, 上海市科学技术委员会基金（No.13DZ1941203,No.15441905400）资助
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格子波尔兹曼（lattice Boltzmann,LB）分割模型具有算法简单、运算快捷的优点,但对于低对比度和受到噪声污染的图像,经常产生欠分割或者过分割现象.为此,引入图像局部区域统计信息,构建了一种新的格子波尔兹曼图像分割模型.为验证该模型及算法的分割性能,在相似性系数和豪斯多夫距离等评价技术指标下,利用真实脑磁共振图像作为实验数据进行分割,并与现有LB分割模型以及水平集分割模型进行对比.实验结果表明,该模型在分割精度方面比现有LB模型提高10倍,在计算速度方面比传统水平集分割模型提高3倍.
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