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一种基于形态学的脑肿瘤分割
被引:3
作者
:
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李晓龙
帅仁俊
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机构:
南京工业大学电子与信息工程学院
帅仁俊
机构
:
[1]
南京工业大学电子与信息工程学院
来源
:
液晶与显示
|
2015年
/ 30卷
/ 01期
关键词
:
分水岭;
过分割;
形态学开闭重建;
多尺度形态学梯度;
标记符;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
TP391.41 [];
学科分类号
:
080203 ;
摘要
:
由于脑部结构复杂,存在精密纹理并且由于成像技术的限制,传统分水岭算法分割脑肿瘤很容易产生过分割问题。本文提出一种改进的分水岭算法解决此过分割现象。在应用分水岭算法之前对图像进行一些预处理:首先,应用形态学开闭重建重构原图像,滤除噪声和复杂细小的纹理;其次,对重建后的图像做多尺度形态学梯度,并对修改了标识符的梯度图像进行分水岭算法分割。实验结果表明:结构元素半径大小取1722,肿瘤能够完全地分割出来。与传统的分水岭分割算法相比,本文所采用的算法很好地抑制了过分割问题,可以很容易地分割出肿瘤。
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