文件名称：基于支持向量机的并行CT图像分割方法 (2013年)
文件大小：336KB
文件格式：PDF
更新时间：2024-05-27 09:02:58
自然科学 论文
提出了一种基于区域增长和支持向量机的自动并行CT图像分割方法．传统的种子生长方法速度较快，但难于自动获得种子点；而单纯的支持向量机分割准确，但速度较慢．为了解决上述问题，本文将两种方法相结合：首先，训练支持向量机用于分类；然后用支持向量机判断种子点并使用曲率流滤波器进行降噪以光滑图像边缘；最后使用阈值区域生长进行分割．在基于Torque的并行环境下进行的实验证明了本方法的分割效果和速度都优于传统方法．