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基于Gabor与水平集的手指静脉图像分割

消耗积分:1 | 格式:rar | 大小:0.73 MB | 2017-12-25

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　　针对手指静脉图像中存在的弱边缘、灰度不均匀以及低对比度等现象，提出一种结合偶对称Gabor滤波与水平集思想的分割算法，并应用于手指静脉图像的分割。首先，使用偶对称Gabor滤波算法，对手指静脉图像从8个不同的方向分别进行滤波运算；然后，根据8个方向上的滤波结果进行图像重建，得到目标与背景灰度对比度显著提高的图像；最后，应用结合局部与全局信息的水平集方法对手指静脉图像进行分割。将所提算法与“等水平集算法（LI C， HUANG R， DING Z，et al.A variational level set approach to segmentation and bias correction of images with　intensity inhomogeneity. MICCAI‘08： Proceedings of the llth Intemational Conference on Medical Image Computing and　Computer-Assisted Intervention，Part II．Berlin： Springer，2008：1083 -1091）、Legendre水平集（L2S）算法相比，所提算法在分割精度评价标准面积差异（AD）百分比上分别降低了1.116%、0.370%，相对差异度（RDD）分别降低了1. 661%、1.379%。实验结果表明，与传统只考虑局部信息或全局信息的水平集图像分割算法相比，所提算法能取得更高的分割精度。

基于Gabor与水平集的手指静脉图像分割

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