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以医学图像中脊柱的定位为应用背景,对经典Viterbi算法进行改进,根据全局最优搜索算法提出了可控的最优搜索算法,把隐马尔可夫模型(Hidden Markov model,HMM)应用于二维图像中线性结构对象的定位。以真实的人体脊柱X光照片为实验样本进行的定位实验,结果表明:HMM模型不需要对图像施加较多的限制,就可获得较成功的定位结果,同时引入了可控的最优搜索算法后,定位效果有了进一步的提高。还通过实验分析了可控制的最优搜索的两个控制参数对定位性能的影响,并提出了定位性能具有区间性的结论。 相似文献
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基于主动形状模型实现医学图像中的物体(脊柱)定位 总被引:1,自引:0,他引:1
主动形状模型(ASM)通过把物体的形状模型及其相应的局部灰度表象模型有机结合以实现图像中的物体定位。在传统ASM中.对物体形状的灰度变化(局部灰度表象)的建模建立在一维采样与搜索方法的基础之上,故其定位准确性低且速度慢。本提出了一种在物体形状每一特征点周围的矩形邻域中使用二维采样与搜索技术.从而改进物体形状的局部灰度表象模型的方法。针对医学图像中的物体定位问题.本比较了基于这种改进的ASM模型和传统ASM模型对同一医学图像集中的脊柱定位能力。实验表明.基于这种改进的ASM模型能快速有效地对医学图像中的脊柱(物体)进行更准确的定位。 相似文献
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