徐丰
- 作品数：2 被引量：9H指数：1
- 供职机构：北京师范大学信息科学与技术学院更多>>
- 发文基金：北京市自然科学基金国家自然科学基金中国博士后科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- SEM混合模型脑血管分割算法被引量：9
- 2010年
- 针对脑血管结构复杂、空间比例小,易导致对其进行图像分割较困难的问题,面向脑MRI提出参数统计分类算法,通过随机迭代提高血管分割精度.首先应用最大强度投影法(MIP)实现脑血管图像预处理,以降低脑血管图像中混合成分的数目;其次用有限高斯混合模型模拟脑血管和脑组织的随机分布;最后通过随机期望最大化(SEM)算法进行混合模型的参数估计,解决了传统期望最大化(EM)算法收敛速度缓慢和局部极值的问题.实验结果表明,采用文中算法可有效地分割脑血管主分支及周围较细小分支,且其收敛速度比传统EM算法有较大提高.
- 徐丰王醒策周明全武仲科刘新宇
- 关键词：混合模型参数估计
- 基于贪婪Snake模型与多尺度分析的图像分割
- 2011年
- 为了准确分离目标区域,提出了一种基于贪婪Snake与多尺度图像增强相结合的新的轮廓分离模型.首先对输入的图像给定一个初始轮廓,然后应用多尺度分析进行图像增强,之后在不同的尺度中运用贪婪Snake模型进行轮廓的分离,最终分离出理想的目标轮廓.实验证明该方法提高了分割的精度.
- 张庆武仲科周明全王醒策徐丰
- 关键词：图像分割SNAKE模型
