孙娜娜
- 作品数：2 被引量：17H指数：2
- 供职机构：山东师范大学物理与电子科学学院更多>>
- 发文基金：山东省自然科学基金国家重点实验室开放基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 图像显著性检测方法解析被引量：5
- 2014年
- 图像显著性检测是一种通过对图像颜色、强度、方向等特征进行分析生成图像显著性图的技术。其生成的显著性图可以用于图像分割、图像压缩以及图像识别等图像处理领域,从而改善图像处理的性能。为了对图像显著性检测技术及其发展有一个全面深入的了解,使用文献研究法和比较研究法对其概念及方法进行了探究。针对几种具有代表性的图像显著性检测算法进行了简要的概述和分析,用流程图简明扼要地表示显著性检测算法的基本框架。研究结果显示,图像显著性检测技术的效率在不断提升,算法越来越多样化,在图像处理领域的应用越来越广泛,这些对于图像处理自动化具有重要意义。
- 孙娜娜刘鑫
- 关键词：显著性检测图像处理
- 基于两阶段区域生长的肝内血管分割算法被引量：12
- 2015年
- 提出一种基于两阶段区域生长法的肝内血管分割算法。在第一阶段,使用三维区域生长法从CT图像序列中提取出肝脏,区域生长法的生长准则由均值和方差双阈值来决定。分别通过形态学运算和中值滤波对分割出的肝脏序列进行降噪处理。在第二阶段,再次利用区域生长法从已经得到的三维肝脏图像序列中分割出血管,区域生长法的生长准则仅由均值作为单阈值决定。对两阶段区域生长法的实验结果进行三维重建,与传统区域生长法的三维重建结果相比较,能够体现出该算法的准确性。
- 刘鑫陈永健万洪林孙娜娜
- 关键词：图像处理血管分割形态学运算手术模拟
