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基于Gabor與水平集的手指靜脈圖像分割

2017-12-25 | rar | 0.73 MB | 次下載 | 1積分

資料介紹

  針對(duì)手指靜脈圖像中存在的弱邊緣、灰度不均勻以及低對(duì)比度等現(xiàn)象,提出一種結(jié)合偶對(duì)稱(chēng)Gabor濾波與水平集思想的分割算法,并應(yīng)用于手指靜脈圖像的分割。首先,使用偶對(duì)稱(chēng)Gabor濾波算法,對(duì)手指靜脈圖像從8個(gè)不同的方向分別進(jìn)行濾波運(yùn)算;然后,根據(jù)8個(gè)方向上的濾波結(jié)果進(jìn)行圖像重建,得到目標(biāo)與背景灰度對(duì)比度顯著提高的圖像;最后,應(yīng)用結(jié)合局部與全局信息的水平集方法對(duì)手指靜脈圖像進(jìn)行分割。將所提算法與“等水平集算法(LI C, HUANG R, DING Z,et al.A variational level set approach to segmentation and bias correction of images with intensity inhomogeneity. MICCAI‘08: Proceedings of the llth Intemational Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention,Part II.Berlin: Springer,2008:1083 -1091)、Legendre水平集(L2S)算法相比,所提算法在分割精度評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)面積差異(AD)百分比上分別降低了1.116%、0.370%,相對(duì)差異度(RDD)分別降低了1. 661%、1.379%。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與傳統(tǒng)只考慮局部信息或全局信息的水平集圖像分割算法相比,所提算法能取得更高的分割精度。

基于Gabor與水平集的手指靜脈圖像分割

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