论文研究 二值图像序列的符号OBDD表征模型的研究.pdf

提出了一种基于ASM框架的Tagged MR图像左心室分割方法。即从基于典型相关分析的特征融合角度对LM滤波器组提取的Tagged MR图像左心室纹理特征用典型相关分析进行优化组合，再用SVM构造分类器，通过分类器来确定边缘点，驱动ASM模型边界变形得到分割结果。通过典型相关分析的特征融合可以降低分类错误率，提高分类性能；用分类器代替经典ASM模型的基于轮廓灰度的匹配法来确定边缘点具有较强的鲁棒性。该方法在不同时刻不同断层Tagged MR图像上进行了验证，实验结果表明该方法具有较高的准确度和较强的鲁棒性。