重庆理工大学学报（自然科学） ›› 2020, Vol. 34 ›› Issue (2): 165-173.doi: 10.3969/j.issn.1674-8425(z).2020.02.023
何 婷，郭艳光，辛春花
摘要： 针对传统脑肿瘤人工分割方法稳定性与精确度不够高的问题，提出了一种 ＡＣＭ选 择系统结合改进 ＣｈａｎＶｅｓｅ模型的自适应图像分割方法。提出的框架适用于 ３种不同的局部 区域主动轮廓模型（ＬＲＡＣＭ）：ＬＧＤＦ、改进 Ｃ－Ｖ以及 ＬＢＦ，根据要处理特定图像集，提出的方法 可以自适应地选择其中最佳的一种模型来表示图像。首先，在学习阶段，其中一部分数据用于 在最佳 ＬＲＡＣＭ的选择任务中训练系统，并为此计算了平均值、调和平均值等 １０个图像特征；然 后，在评估阶段，其余数据被测试以评估所提出的系统正确选择期望的主动轮廓模型的能力；最 后，使用支持向量机分类器对 ３种模型所分割后的图像进行分类，将性能最好的模型作为所选 模型，进一步进行准确分割。使用脑图像数据库 ＢｒａｉｎＰｅｒｆｕｓｉｏｎＤａｔａｂａｓｅ的 ＭＲＩ数据和艾伦脑 图像数据集进行实验。实验结果显示：相比仅单独使用其中 １种模型的 ＬＲＡＣＭ方法，提出的自 适应选择方法实现了最佳分割效果。
中图分类号:
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