基于相位的C-V模型乳腺超声图像分割方法 (2013年)

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文件名称：基于相位的C-V模型乳腺超声图像分割方法 (2013年)
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更新时间：2021-05-24 12:20:40
自然科学 论文 为了提高乳腺超声图像分割的准确率,提出了一种基于相位特征的C-V模型超声图像分割方法。首先,采用LOG-Gabor滤波器对超声图像进行6个不同方向的滤波,提取最大能量所对应的相位信息,得到超声图像的相位特征。然后,采用SRAD方法对超声图像降噪,并将降噪后的图像与相位特征点乘,增强图像目标与背景的对比度。最后,运用C-V模型的分割算法识别图像中的目标区域,并采用腐蚀方法使目标区域边缘完整、平滑。实验结果表明,与基于灰度的C-V模型、GAC模型以及基于相位特征的人工神经网络方法相比,利用该方法分割乳腺超声图