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噪音工业计算机断层图像中追踪三维边缘曲面

归档日期:10-15       文本归类:边缘断层      文章编辑:爱尚语录

  2. 上海交通大学 电子信息与电气工程学院 图像处理与模式识别研究所, 上海 200240

  王利生(1968- ),男,教授,博导,主要研究方向为图像图形处理、三维生物医学图像的分析与可视化等E-mail:.cn

  马瑜(1974- ),男,副教授,博士研究生, 主要研究方向为三维生物医学图像可视化、模式识别等. Email:mayu.;张艳宁(1968- ),女,教授,博导,主要研究方向为计算机视觉和模式识别研究. Email:.cn

  国家自然科学基金(No.31060233)和宁夏回族自治区2012年科技支撑计划项目资助

  提出了基于分数阶积分去噪的工业计算机断层切片图像中三维边缘曲面追踪算法.由于二维分数阶积分在去噪的同时能够很好地保持二维图像细节信息,且计算量较小,采用离散模板滤波形式去噪,效果良好.因此本文将二维分数阶积分连续理论推广至三维,利用二维分数阶积分傅里叶变换的可分离性,推导出三维离散去噪滤波模板,加入至三维边缘曲面追踪算法,克服了传统算法中Lalacian算子对噪音比较敏感的缺点.由于三维分数阶积分具有良好的去噪能力,可有效抑制噪音.实验结果表明,本文提出的基于三维分数阶积分去噪的算法能够从噪音污染工业计算机断层图像切片图像中追踪出高准确度的边缘曲面,有效改进了边缘曲面追踪算法易受噪音干扰影响的缺陷,通过体数据峰值信噪比和视觉效果比较,本文提出的算法性能优于基于三维高斯去噪的三维图像边缘曲面追踪算法.

  地址:陕西省西安市长安区新型工业园信息大道17号47分箱邮政编码:710119电线

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