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基于3D-CSC的核磁共振脑组织图像分割方法

来源 :工程数学学报 | 被引量 : 2次 | 上传用户：liuj_csip

【摘 要】

：

为了实现核磁共振脑组织图像的快速自动识别,同时克服灰度不均匀性和噪声影响,本文提出一种改进的基于3D Cell Structure Code(3D-CSC)技术的三维核磁共振脑组织图像的全自动分割方法.首先通过3D Kuwahara滤波器过滤图像中的噪声,利用基于图像灰度和空间信息的非参数偏场纠正方法抑制灰度不均匀性,然后利用多级并行的区域增长技术—3D Cell Structure Code(3

【作 者】

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王浩军 张改英 

【机 构】

：

西安思源学院能源与电气工程学院,西安交通大学数学与统计学院

【出 处】

：

工程数学学报

【发表日期】

：

2013年01期

【关键词】

：

图像分割 3D-CSC 核磁共振图像 脑组织 image segmentation  3D-CSC  magnetic resonance （MR）  brai 

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为了实现核磁共振脑组织图像的快速自动识别,同时克服灰度不均匀性和噪声影响,本文提出一种改进的基于3D Cell Structure Code(3D-CSC)技术的三维核磁共振脑组织图像的全自动分割方法.首先通过3D Kuwahara滤波器过滤图像中的噪声,利用基于图像灰度和空间信息的非参数偏场纠正方法抑制灰度不均匀性,然后利用多级并行的区域增长技术—3D Cell Structure Code(3D-CSC),对图像进行快速自动分割,并通过直方图分析方法实现了不同脑组织的分类,进而利用数学形态学运算

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