基于改进C-V模型的B超图像分割

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图像分割是医学超声图像学中的难题之一。针对传统的水平集图像分割法速度较慢,提出了一种基于改进Chan-Vese(C-V)模型和加强中值滤波的B超图像分割方法,并与传统的C-V模型分割方法进行比较,最后用最大香农熵等方法评价分割结果。实验结果表明:改进的C-V模型B超图像分割法具有较好的分割性能,并且耗时方面明显优于传统C-V模型分割方法,可以将其应用于医学超声图像的分割中,能够到达实时性的要求。
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