%0 Journal Article
%T 基于多尺度梯度矢量场GAC模型的MR医学图像分割
%A 彭进业
%A 郝重阳
%A 齐华
%A 齐敏
%J 中国图象图形学报
%D 2007
%R 10.11834/jig.20070723
%X 医学图像分割是图像分割技术的一个重要应用领域，GAC（测地线活动轮廓）模型是基于PDE（偏微分方程）方法中一种常用的图像分割模型，使用这种模型时，如何选择合适的平滑尺度是影响分割效果的重要因素之一。提出了一种基于多尺度梯度矢量场GAC模型图像对象轮廓提取的MR图像分割方法，用多尺度梯度矢量取代GAC模型中单一尺度下平滑图像的梯度矢量，提高了GAC模型的收敛速度，有效地改善了局部极小值问题。实验结果验证了该方法的有效性。
%K 医学图像分割
%K 核磁共振图像
%K 多尺度梯度矢量场
%K 测地线活动轮廓模型
%U http://www.cjig.cn/jig/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=200707193&flag=1