改进区域生长的医学超声图像分割方法研究

基于区域生长的方法是一种比较有效的超声图像分割方法。针对区域生长时的几个关键问题,优化选择一组能正确代表目标区域的种子像素。在分析像素邻域灰度的特点基础上,采用最大类间方差法,确定了目标区域的最佳分割阈值。通过改进区域生长中的邻域搜索策略,结合梯度图确定合理的生长准则,制定了一种新的区域生长的停止条件,在种子点邻域像素与种子像素比较过程中,对不符合生长条件的邻域像素不是直接排除在目标区域外,而是以此邻域像素为中点进行二次比较。最后给出的实验结果表明该方法改善了图像分割的质量。