Table | Card | RUSMARC | |
Allowed Actions: –
Action 'Read' will be available if you login or access site from another network
Action 'Download' will be available if you login or access site from another network
Group: Anonymous Network: Internet |
Annotation
В данной работе представлен алгоритм и программная реализация метода, основанного на поиске кратчайшего пути в графе, использующегося для полуавтоматической сегментации медицинских изображений. Основная идея алгоритма заключается в представление изображения в виде взвешенного графа таким образом, что границы областей будут иметь минимальный вес. После этого пиксели принадлежащие границе можно найти алгоритмом поиска кратчайшего пути в графе. В ходе работы были исследованы различные весовые функции для построения графа, а также применение фильтрации в качестве предобработки изображения.
Document access rights
Network | User group | Action | ||||
---|---|---|---|---|---|---|
ILC SPbPU Local Network | All | |||||
Internet | Authorized users SPbPU | |||||
Internet | Anonymous |
Table of Contents
- РЕФЕРАТ
- Введение
- 1. Постановка задачи
- 2. Обзор литературы
- 3. Алгоритм сегментации
- 3.1. Алгоритм поиска кратчайшего пути
- 4. Модификации алгоритма
- 4.1. Построение графа по входному изображению
- 4.2.Условие остановки алгоритма поиска кратчайшего пути
- 4.3. Вычисление весовой функции
- 4.4.Фильтр анизотропной диффузии
- В рамках данной фильтрации сглаженное изображение является решением следующего дифференциального уравнения математической физики:
- 4.4.1 Подбор параметров фильтра
- 5.Реализация
- 5.1. Прототипирование на языке Python
- 5.2. Реализация на языке C++
- 6.Результаты
- Время, необходимое для вычисления весов между всеми соседними вершинами в графе, в среднем, составляет 36мс.
- Заключение
- Использованные источники
Usage statistics
Access count: 160
Last 30 days: 0 Detailed usage statistics |