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计量学报  2018, Vol. 39 Issue (5): 712-715    DOI: doi: 10.3969/j.issn.1000-1158.2018.05.22
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基于方差和显著性特征的超声图像分割方法研究
邱东岳1,吉喆1,朱腾飞1,米尚言1,祝海江2
1. 河北省计量监督检测研究院 廊坊分院, 河北 廊坊 065000
2. 北京化工大学 信息科学与技术学院, 北京 100029
Ultrasonic Image Segmentation Based on Variance and Saliency Features
QIU Dong-yue1,JI Zhe1,ZHU Teng-fei1,MI Shang-yan1,ZHU Hai-jiang2
1. Institute of Metrological Supervision and Measurement of Hebei Provimce Langfang Branch, Langfang, Hebei 065000, China;
2. College of Information Science and Technology, Beijing University of Chemical Techonlogy, Beijing 100029, China
全文: PDF (1111 KB)   HTML (1 KB) 
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 针对超声图像对比度小导致的影像上相邻灰度差别很小,人眼有时难于区分的问题,提出了一种基于方差和显著性特征的超声图像分割方法。首先提取图像中已知样本像素点的方差和显著性特征;然后利用支持向量机根据提取的样本像素点方差和显著性特征进行样本训练,得到分类模型;最后根据训练模型对整幅图像上的像素点进行分类,实现图像的有效分割。实验结果表明该方法针对超声图像的分割是有效的。
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作者相关文章
邱东岳
吉喆
朱腾飞
米尚言
祝海江
关键词 计量学超声图像图像分割方差和显著性特征支持向量机    
Abstract:According to the low contrast of ultrasound images can result the difference of adjacent grayscales is very small, and the human eyes are difficult to distinguish, an ultrasound image segmentation method based on variance and saliency features is proposed. Firstly, the variance and saliency features of the known sample pixels in the image are extracted, then the sample training is performed based on the variance and saliency features of the extracted sample pixel points using a support vector machine to obtain the classification model, finally, the training model is applied to the entire image to achieve effective segmentation of the image. Experimental results show that the proposed method is feasible and effective for the segmentation of ultrasound images.
Key wordsmetrology    ultrasonic image    image segmentation    variance and saliency features    support vector machine
收稿日期: 2018-05-24      发布日期: 2018-09-05
PACS:  TB95  
基金资助:国家质检总局科研计划(2017QK065)
通讯作者: 吉喆     E-mail: 498005789@qq.com
作者简介: 邱东岳(1969-),男,河北永清人,河北省计量监督检测研究院廊坊分院高级工程师,主要从事测控技术方面研究。1030708028@qq.com
引用本文:   
邱东岳,吉喆,朱腾飞,米尚言,祝海江. 基于方差和显著性特征的超声图像分割方法研究[J]. 计量学报, 2018, 39(5): 712-715.
QIU Dong-yue,JI Zhe,ZHU Teng-fei,MI Shang-yan,ZHU Hai-jiang. Ultrasonic Image Segmentation Based on Variance and Saliency Features. Acta Metrologica Sinica, 2018, 39(5): 712-715.
链接本文:  
http://jlxb.china-csm.org:81/Jwk_jlxb/CN/doi: 10.3969/j.issn.1000-1158.2018.05.22     或     http://jlxb.china-csm.org:81/Jwk_jlxb/CN/Y2018/V39/I5/712
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