Resumen

El algoritmo de segmentación de imágenes de TC tradicional es fácil de ignorar la inicialización del contorno de la imagen, lo que conduce al problema de un tiempo de procesamiento largo y una baja precisión. Se propuso un algoritmo de segmentación mejorado de imágenes de TC de malla de superpíxeles utilizando contornos activos. Primero se realizó el gridding de superpíxeles de la imagen de TC; en segundo lugar, sobre la base del gridding, se mejoró el criterio de crecimiento de región mediante el procesamiento de superpíxeles, se estableció el grafo de crecimiento de región, se calculó el grafo saliente de bordes de imagen basado en el grafo de crecimiento, y se obtuvo el borde objetivo como el contorno inicial; finalmente, se mejoró el modelo de Mumford-Shah en el modelo de contorno activo; se construyó la funcionalidad de energía basada en el modelo mejorado y se transformó en la función de distancia de símbolos. Los resultados muestran que el algoritmo propuesto tarda menos tiempo en m

• Materias:Comunicación inalámbrica Dispositivos móviles Seguridad de la información Algoritmo de inteligencia Sensor inteligente
• Subjects:Wireless communication Mobile devices Information security Algorithm intelligence Intelligent sensor
• Palabras claves:Algoritmo de segmentación de imágenes de TC tradicional; Malla de superpíxeles; Contorno activo; Crecimiento de región; Modelo de Mumford-Shah
• Keywords:Traditional; CT image segmentation algorithm; Superpixel mesh; Active contour; Region growth; Mumford-Shah model