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灰度不均的弱边界血管图像分割方法

作者:吴杰; 朱家明; 张辉局部二值拟合模型形态学处理双边滤波器最大类间方差法canny算法

摘要:针对灰度不均的弱边界现象通常发生在真实世界的图像中,可能会增加图像分割的难度,传统的局部二值拟合(LBF)模型分割方法需要建立复杂的数学模型,局部化属性也导致了该模型更容易陷入局部极值,且需要较多的算法迭代次数。为了克服上述缺陷,提出了一种新的图像分割处理方式,首先用形态学运算去除血管图像的背景,以达到增强图像的目标。然后对处理后的血管图像采用双边滤波器滤波,使用最大类间方差法(Otsu)进行分割,将最优阈值代入Canny算法中,进行再分割。实验结果表明,该方法不需建立复杂的数学模型和数值分析算法,可以用较少的迭代次数,对于灰度不均且弱边界的医学图像实现较好的分割。

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