基于分数低阶矩的图像阈值检测和颗粒度分析算法

摘要：

为了在进行病变组织检查时,能检测出微小的病变硬化组织,本文在介绍d稳定分布和与之对应的分数低阶统计量(FLOS)(即分数低阶矩,FLOM)的基础上,给出了非高斯条件下基于分数低阶统计量的阈值检测方法、图像颗粒度分布函数和自相关矩,并首先以超声医学图像为例,分别用高斯分布的方法和α稳定分布方法对超声医学图像进行阈值检测;然后对经过阈值检测后的图像,利用数学形态学方法计算水平方向和垂直方向的颗粒度分布函数;最后求出两个方向的相关系数。实验结果表明,基于分数低阶统计量的阈值检测和颗粒度分析方法优于传统的高斯分析与处理方法.

关键词： 超声医学图像 分数低阶矩 图像阈值检测 颗粒度分析算法

作者: 胡学龙 王志坚

作者单位: 扬州大学信息工程学院,扬州,225009;南京邮电大学江苏省图像处理与图像通信重点实验室,南京,210003 扬州大学信息工程学院,扬州,225009

会议类型: 国内会议

会议名称: 第五届数字电视与无限多媒体通信国际论坛

会议地点: 上海

会议语种:中文

页码: 1821-1824

在线出版日期: 2008-11-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）