【出 处】：《 计算机仿真 》 CSCD 2013年第30卷第8期 398-401页,共4页

【作 者】： 孙宝明

【摘 要】 研究医学DR图像准确分割方法.人体组织的分布特征很难运用准确的数学模型进行描述,由于厚度不均匀,在进行CT图像采集的过程中,图像细节信息会被噪声等不利因素埋没,边缘变得不清晰,对比度降低.传统分割算法主要针对像素的某一个具体特征做出判断,在有噪的环境下,像素提纯受到干扰,很难对非可控信息进行模型控制,导致对医学DR图像的分割效果不好.为了避免上述缺陷,提出了一种人工鱼群算法的医学DR图像分割处理方法.通过对采集的DR图像进行增强处理,提高DR图像的对比度,利用SUSAN算子去除干扰信号,准确计算初始病变区域边界,对边界像素运用人工鱼群方法寻求.实验结果表明,利用改进算法能够有效提高医学DR图像分割的准确性,有利于临床医疗诊断.