【摘 要】
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由于MR图像往往具有弱边界和强噪音,传统的水平集模型用于图像分割时一般依据图像梯度信息,因而很难得到真实解。高斯混合模型使用了图像全局信息,比较好地处理弱边界问题。
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由于MR图像往往具有弱边界和强噪音,传统的水平集模型用于图像分割时一般依据图像梯度信息,因而很难得到真实解。高斯混合模型使用了图像全局信息,比较好地处理弱边界问题。但传统的高斯混合模型仅使用了灰度值分布信息,这就使得图像中的弱边界容易导致水平集泄漏。本文提出通过一致连通增强扩散将中断部分和其周围区域连接起来,以及结构张量估计图像的方向信息,用图像修复的方法将弱边界区域重新复原回来。最后对左心室MR图像分割,实验表明该模型具有较好的分割效果。
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