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J-GLOBAL ID:202202268898747307   整理番号:22A1056229

脳MR画像セグメンテーションのための適応台形領域インターセプトヒストグラムベースOtsu法【JST・京大機械翻訳】

Adaptive trapezoid region intercept histogram based Otsu method for brain MR image segmentation
著者 (6件):
資料名:
巻: 13  号:ページ: 2161-2176  発行年: 2022年 
JST資料番号: W4517A  ISSN: 1868-5137  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: ドイツ (DEU)  言語: 英語 (EN)
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脳磁気共鳴(MR)画像セグメンテーションにおいて,現在のOtsu法は,精度および雑音防止能力の両方を考慮するのにしばしば困難である。そこで本論文では,適応台形領域遮断ヒストグラムベースOtsu法を提案した。バイラテラルフィルタリングに基づいて,この方式は,ノイズを同定して,近傍画素の重さを適応的に計算するために,シグモイド関数を使用し,次に,灰色値適応重み近傍灰色平均の2Dヒストグラムを構築して,アルゴリズムの抗ノイズ能力と詳細保持を強化した。階層的閾値モデルを採用した:マクロ閾値T_1を台形領域切片ヒストグラムベースOtsu法で測定し,マイクロ閾値T_2をT_1に対応する台形領域におけるクラス間分散基準により求めた。画像セグメンテーションの精度を改善するために,画像をT_2によってセグメント化した。近傍情報に基づき,適応パラメータlを設計して,雑音を同定し,補正し,その結果,アルゴリズムの普遍性を強化した。実験結果は,提案方法が有効であり,MR画像セグメンテーションにうまく適用できることを示した。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer-Verlag GmbH, DE part of Springer Nature 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (1件):
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図形・画像処理一般 
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