基于SLIC和GVF Snake算法的乳腺肿瘤分割

来源 :激光与光电子学进展 | 被引量 : 2次 | 上传用户:chenmojay
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为了进一步提高乳腺肿瘤分割的精确度,提出了一种基于简单线性迭代聚类(SLIC)和梯度矢量流(GVF)Snake算法相结合的乳腺肿瘤分割模型。该模型首先对图像进行预处理以减少冗余信息提高后续的分割效率;其次结合图像的纹理特征提出了一种自适应K值方法,并对图像利用SLIC算法进行粗分割,描绘出乳腺肿块的初始轮廓;最后,利用GVF Snake算法加大对轮廓边缘信息的捕捉范围,进行细分割得到分割结果图。实验验证表明,该分割模型可以有效地提高分割效率和准确度,在一定程度上优于传统的分割算法,得到了较为理想的分
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静止轨道全谱段高光谱成像仪需采用通道分离、视场和机械拼接的方式,并通过扫描镜摆扫获得宽视场、高空间分辨率的高光谱影像,若直接拼接,子视场间不一致的几何变形将使地物光谱信息失真。假设子视场间同名像点坐标的差异是由各子视场内部参数变化引起的,提出以全景畸变正切改正公式为数学模型的区域网平差方法,实现像方坐标系内的视场拼接。并在可见光近红外通道4个子视场仿真影像的基础上完成了视场拼接实验,达到了0.72
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