Canny Operator Based DRLSE Algorithm for Medical Image Segmentation

Langue : anglais

Edité par LAP LAMBERT Academic Publishing Apr 2020, 2020

6202520329 / 9786202520324

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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Medical image segmentation is one of the most important parts of clinical diagnostic tools.The distance regularization effect eliminates the need for reinitialization and thereby avoids its induced numerical errors. DRLSE in which the regularity of the level set function is intrinsically maintained during the level set evolution. The level set evolution is derived as the gradient flow that minimizes energy functional with a distance regularization term and an external energy that drives the motion of the zero level set toward desired locations. The distance regularization term is defined with a potential function such that the derived level set evolution has a unique forward-and-backward (FAB) diffusion effect, which is able to maintain a desired shape of the level set function. Canny operator used to determine the edges and edge directions. Then used a new variation level set formulation that is DRLSE .The algorithm combines the advantages of canny operator which can orient the boundary accurately and the idea that DRLSE algorithm continuously evolves the boundary in image space. Compared different types of Color medical images by using various parameters. 76 pp. Englisch.

N° de réf. du vendeur 9786202520324

Titre
Canny Operator Based DRLSE Algorithm for Medical Image Segmentation
Auteur
Dipali Dhake
Éditeur
LAP LAMBERT Academic Publishing Apr 2020
Année de publication
2020
État de l'article
Neu
Reliure
Taschenbuch
Langue
anglais
ISBN à 10 chiffres
6202520329
ISBN à 13 chiffres
9786202520324
Poids de l'article
131 grammes
Dimensions
220x150x5 mm

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