【摘 要】
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本文针对图切算法在分割医学CT图像中对于骨小梁等网络结构分割效果不佳的问题进行了改进，提出了非局部连通约束图切算法。本算法的创新点在于使用SIFT算法和daisy算获得输入前景种子点的特征信息，并通过特征信息的全局匹配实现对网络纹理结构的识别，之后通过连通性约束保证图切算法结果为单联通域。从实验效果来看，本算法对于纹理图像的切割效果明显优于原始的图切算法。
【机 构】
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清华大学 工程物理系;粒子技术与辐射成像教育部重点实验室,北京100084
【出 处】
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2012全国射线数字成像与CT新技术研讨会
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本文针对图切算法在分割医学CT图像中对于骨小梁等网络结构分割效果不佳的问题进行了改进，提出了非局部连通约束图切算法。本算法的创新点在于使用SIFT算法和daisy算获得输入前景种子点的特征信息，并通过特征信息的全局匹配实现对网络纹理结构的识别，之后通过连通性约束保证图切算法结果为单联通域。从实验效果来看，本算法对于纹理图像的切割效果明显优于原始的图切算法。
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