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针对电力设备在线监测系统中红外图像分割效果差,速度慢等问题,提出一种改进的Chan-Vese模型的红外图像分割算法。首先,通过引入边缘能量项,一方面增强模型的局部控制能力,另一方面有效抑制了轮廓偏移。其次,利用径向基函数取代了传统的长度正则项,简化了计算。然后,通过引入内部能量项省去初始化过程,节省了算法的运行时间。经实验验证,Dice重合率(Dice similarity coefficient, DSC)平均值为0.9808,错误分割率(ratio of segmentation error, RSE)平均值为0.025,算法运行时间比其他模型总体平均值低66.8%。改进后的Chan-Vese模型分割算法的Dice重合率和错误分割率等均优于GAC-CV、CV-RSF、区域型水平集和Multiphase-CV模型分割算法。 相似文献
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基于小波融合技术的医学图像增强方法 总被引:1,自引:0,他引:1
为了改善医学图像质量,在分析小波变换原理的基础上,根据医学图像的成像特征,提出了一种基于小波融合技术的医学图像增强方法.首先,对待增强图像进行多层小波变换处理,获取各个频率的小波系数.然后分别对各频率系数进行相应的处理后,进行小波重构并进行对比度增强处理,获得增强图像1;同时对待增强图像进行对数变换和对比度拉伸处理,获得增强图像2.最后将增强图像1和增强图像2变换至小波域进行图像融合处理,以获得最终的增强图像.结果表明:本文提出的增强方法具有明显的增强效果.该增强方法能有效提高医学图像的对比度,增强边缘细节信息,突出病灶点的位置,达到较好的增强效果,为医疗工作者观察病症提供更加清晰准确的依据. 相似文献
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