【摘 要】
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针对医学图像分割中器官组织结构复杂重叠,且伴有噪声、局部容积效应、及伪影的问题,提出了小波域树结构MRF(wavelet tree-structured Markov random field,WTS-MRF)的医学图像分割算法。通过小波多分辨率分析描述医学图像的特征信息;在小波分解的每一尺度上定义相同的树结构MRF来表征医学图像特征信息间的联系。小波域树结构MRF模型包括层间小波系数四叉树结构和
【机 构】
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三峡大学水电工程智能视觉监测湖北省重点实验室,三峡大学计算机与信息学院
【基金项目】
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国家自然科学基金（联合基金）项目（U1401252）,省重点实验室开放基金项目（2015KLA05）.
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针对医学图像分割中器官组织结构复杂重叠,且伴有噪声、局部容积效应、及伪影的问题,提出了小波域树结构MRF(wavelet tree-structured Markov random field,WTS-MRF)的医学图像分割算法。通过小波多分辨率分析描述医学图像的特征信息;在小波分解的每一尺度上定义相同的树结构MRF来表征医学图像特征信息间的联系。小波域树结构MRF模型包括层间小波系数四叉树结构和层内TS-MRF结构,层间小波系数结构具有一阶Markov性;层内TS-MRF模型,采用Potts模型对
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