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基于改进的MeanShift算法虚拟人脑图像分割

Digital Human Brain Image Segmentation Based on an Adapted Mean Shift Method

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【作者】 陈允杰张建伟王利王平安夏德深

【Author】 Chen Yunjie1,2)Zhang Jianwei1)Wang Li2)Heng Phengann3)Xia Desheng2)1)(Department of Mathematics,Nanjing University of Information Science and Technology,Nanjing 210044)2)(School of Computer Science & Technology,Nanjing University of Science and Technology,Nanjing 210094)3)(Department of Computer Science & Engineering,Chinese University of Hong Kong,Hong Kong)

【机构】 南京信息工程大学数学系南京理工大学计算机科学与技术学院香港中文大学计算机科学与工程系南京理工大学计算机科学与技术学院 南京210044南京理工大学计算机科学与技术学院南京210094南京210044南京210094沙田

【摘要】 为了克服Mean Shift算法各向同性的缺点,使用结构信息构造各向异性高斯核,使其具有各向异性,从而克服细长目标的影响;将颜色空间投影到新的坐标系下,使得相近颜色可以有较大的距离,以增大虚拟人脑图像中灰质与下层数据之间的区别.虚拟人脑图像分割结果说明,该算法可以得到较好的分割结果.

【Abstract】 In order to overcome the limitation of the Mean Shift method,this paper presents a new anisotropic Gauss kernel,based on structure information,and by the Gauss kernel newly proposed,the new model can reduce the effect of gracile topological structure.In addition,we project the color space to a new space,based on PCA model,to expand the distance of similar color and enlarge the difference between grey matters and grey matters belonging to next picture.The results of the segmentation of the digital brain image show that better results could be achieved by the adapted Mean Shift method.

【关键词】 虚拟人Mean Shift算法各向异性主成分分析
【Key words】 digital humanmean shift methodanisotropicPCA
【基金】 国家自然科学基金(60773172);香港特区政府研究资助局资助项目(CUHK/4433/06M);香港中文大学研究员项目基金(2050345);南京信息工程大学研究基金
  • 【文献出处】 计算机辅助设计与图形学学报 ,Journal of Computer-Aided Design & Computer Graphics , 编辑部邮箱 ,2008年01期
  • 【分类号】TP391.41
  • 【被引频次】23
  • 【下载频次】1023
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