基于Gabor滤波的头部CT图像分割算法

基于Gabor滤波的头部CT图像分割算法

投稿时间：2018-04-09 修订日期：2018-04-16 点此下载全文

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作者	单位	邮编
曲蕴慧^*	西安医学院	710021
弓明	西安医学院
廖尹坤	西安医学院
王鑫	西安医学院
扬伍连	西安医学院
刘哲	西安医学院

基金项目:陕西省教育厅自然专项（17JK0645）、陕西省高等教育学会2017年度高等教育科学研究项目（XGH17142）、陕西省大学生创新创业项目（2329）

中文摘要:针对传统图像分割算法在头部CT图像分割时存在的易受光线、伪影等噪声干扰等问题，提出一种基于Gabor滤波的头部CT图像分割算法。首先使用Gabor滤波器对头部CT图像进行滤波，虑除图像中的光线以及伪影等噪声，然后使用Gaussian滤波器对图像进行平滑操作，最后使用二阶微分算子：Laplacian边缘检测算子对图像进行分割处理。实验结果证明了，本文提出的基于Gabor滤波的头部CT图像分割算法能够有效的分割出头部CT图像边缘，并对头部CT图像中常见噪声伪影，具有很强的鲁棒性。

中文关键词:Gabor滤波器 Gaussian滤波器边缘检测头部CT图像

Head CT Images Segmentation Algorithm Based on Gabor Filter

Abstract:Traditional image segmentation algorithms have the problem of being susceptible to noise interference in head CT image segmentation. Considering these problems, a head CT image segmentation algorithm based on Gabor filter is proposed. Firstly, Gabor filter is used to filter out artifacts and noise points in head CT images. Then the Gaussian filter is used to smooth the image after Gabor filter. Finally, the two order differential operator: Laplacian edge detector is used to segment the image. Experimental results show that the algorithm proposed in this paper can effectively divide the edge of the head CT image, and has strong robustness to the common noise artifacts in the head CT image.

keywords:Gabor Filter Gaussian Filter Edge detection Head CT images

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