文献类型：期刊文章

作　　者：周力凯[1,2,3] 江雨洋[1,2,4] 冯亚春[1,2] 梁国远[1,2] 吴新宇[1,2] 王琼[1,2]

ZHOU Likai;JIANG Yuyang;FENG Yachun;LIANG Guoyuan;WU Xinyu;WANG Qiong(Guangdong Provincial Key Laboratory of Robotics and Intelligent System(Shenzhen Institutes of Advanced Technology,Chinese Academy of Sciences),Shenzhen Guangdong 518055,China;CAS Key Laboratory of Human-Machine Intelligence-Synergy Systems,(Shenzhen Institutes of Advanced Technology,Chinese Academy of Sciences),Shenzhen Guangdong 518055,China;University of Chinese Academy of Sciences,Beijing 100049,China;School of Mathematics,Sun Yat-sen University,Guangzhou Guangdong 528400,China)

机构地区：[1]广东省机器人与智能系统重点实验室(中国科学院深圳先进技术研究院),广东深圳518055 [2]中国科学院人机智能协同系统重点实验室(中国科学院深圳先进技术研究院),广东深圳518055 [3]中国科学院大学,北京100049 [4]中山大学数学学院,广州528400

出　　处：《计算机应用》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(81601576);国家自然科学基金与深圳市联合基金资助项目(U1813209);广东省科技计划项目(2016A020220013);深圳市孔雀科技创新项目(KQJSCX20170731164301774)。

年　　份：2020

卷　　号：40

期　　号：S02

起止页码：66-72

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2017、CSCD、CSCD_E2019_2020、IC、JST、RCCSE、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：医学图像受成像原理的限制,存在图像灰度分布不均匀、噪声大、组织间边界模糊等问题,传统的阈值分割方法通常难以获得精准的分割结果。针对这一问题,提出一种基于多尺度区域与类不确定性理论的阈值分割方法。首先,利用多层金字塔结构将原始图像分割成一组不同尺度的子区域;然后,基于类不确定性与区域均匀性度量构建带不等式约束的能量函数,并逐层迭代求解各子区域的最优局部阈值;最终,得到局部最优阈值掩膜,从而实现图像分割。通过仿真实验可得所提方法能有效克服噪声、局部灰度分布不均匀以及模糊边界等因素的干扰,算法性能显著优于经典的基于受限的目标灰度频率范围求解最优分割阈值方法(RCOtsu)和基于类不确定性及区域均匀性的能量最小化(MHUE)方法以及近年来提出的一些基于阈值分割方法。所提方法分割结果平均误分率(ME)为1.1%,与上述对比算法的平均误分率相比下降了2.1%;峰值信噪比(PSNR)为17.1 dB,比对比算法的平均指标下降了2.7 dB。实验结果表明,所提方法可以稳定、清晰地分割灰度不均和高噪声图像。

关 键 词：图像分割 局部阈值 类不确定性  医学影像 区域均匀性  

分 类 号：TP751.1]