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文獻(xiàn)名稱：結(jié)合蟻群算法的Snake模型的醫(yī)學(xué)圖像分割方法
前言：的原理以及在機(jī)器人技術(shù)、計(jì)算機(jī)圖形學(xué)等領(lǐng)域已經(jīng)得到廣泛應(yīng)用。本文在結(jié)合已有Snake模型和蟻群算法優(yōu)點(diǎn)的基礎(chǔ)上,提出了新的圖像蟻群分割模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文提出的分割方法能夠比較好的保留圖像的細(xì)節(jié)信息,并具有一定的抗噪聲能力。
Segmentation is one of the most difficult tasks in digital image processing.This paper presents a novel segmentation algorithm,which based on snake model and artificial ant colonies Snakes are well known method for matching an object s contour model to features in an image.As pointed out by some recent literatures,the self-organizations of ants were successfully used for understanding biological systems and in many applications in robotics,computer graphics,etc.Considering the features of Snakes and artific...
文獻(xiàn)名稱 結(jié)合蟻群算法的Snake模型的醫(yī)學(xué)圖像分割方法
Article Name
英文(英語(yǔ))翻譯
A novel image segmentation algorithm based on snake and artificial ant colony;
作者 曹會(huì)志; 王晨; 羅述謙;
Author CAO Huizhi;WANG Chen;LUO Shuqian Biomedical Engineering Institute;Capital University of Medical Sciences;Beijing 100069;
作者單位
Author Agencies
首都醫(yī)科大學(xué)生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)院;
首都醫(yī)科大學(xué)生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)院 北京;
文獻(xiàn)出處
Article From
中國(guó)科學(xué)院上海冶金研究所; 材料物理與化學(xué)(專業(yè)) 博士論文 2000年度
關(guān)鍵詞 活動(dòng)輪廓模型; 蟻群算法; 醫(yī)學(xué)圖像; 圖像分割;
Keywords active contour model;ant colonies;medical image;image segmentation;
基于圖像塊匹配和測(cè)地線活動(dòng)輪廓模型的腫瘤自動(dòng)檢測(cè)算法
基于平均曲率流活動(dòng)輪廓模型的超聲醫(yī)學(xué)圖像邊緣提取
基于活動(dòng)輪廓模型的冠狀動(dòng)脈血管段運(yùn)動(dòng)跟蹤
結(jié)合區(qū)域信息的分段活動(dòng)輪廓模型
基于活動(dòng)輪廓模型和邊緣對(duì)比度特征量的血管內(nèi)超聲圖像邊緣提取
基于活動(dòng)輪廓模型的彩色白細(xì)胞圖像自動(dòng)分割方法研究
基于活動(dòng)輪廓模型的序列超聲圖像的心內(nèi)壁運(yùn)動(dòng)跟蹤方法
基于活動(dòng)輪廓模型的超聲心臟圖像輪廓的自動(dòng)檢測(cè)
基于活動(dòng)輪廓模型的二次優(yōu)化分割系統(tǒng)
基于活動(dòng)輪廓模型的醫(yī)學(xué)圖像分割方法研究
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