【摘 要】
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为了能够将肝部CT图像ROI进行准确的分割,并解决阈值分割法区域不精准、时间复杂度高以及传统区域生长法的噪声干扰和灰度不均而出现的图像过分割和空洞问题,提出了一种结合
【机 构】
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佳木斯大学信息电子技术学院,佳木斯大学整合医学研究院
【基金项目】
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黑龙江省青年科学基金(QC2015072);2017年黑龙江省教育专项项目(2017-001);佳木斯大学重点科研项目(LZ2013-012)
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为了能够将肝部CT图像ROI进行准确的分割,并解决阈值分割法区域不精准、时间复杂度高以及传统区域生长法的噪声干扰和灰度不均而出现的图像过分割和空洞问题,提出了一种结合形态学的改进区域生长算法。改进区域生长算法充分利用了传统区域生长算法良好的分割效果和边界信息保持等优点,并用数学形态学的腐蚀与膨胀等相关技术弥补了传统区域生长算法造成的图像过分割和边缘不平滑问题。有效地解决了阈值分割法在分割图像时出现的分割不准确、用时较长的问题。根据仿真实验中三组图片的结果表明,改进区域生长法不仅能实现对肝部CT图像的ROI
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