利用形态学关系的EREL选择
计算机视觉与模式识别
2018-06-12 v1 图像与视频处理
摘要
本工作聚焦于极值水平极值区域（EREL）选择。EREL是近期提出的一种特征检测器，旨在从一组极值区域中检测区域。这是从血管内超声（IVUS）图像分割动脉壁边界衍生出的一个分支问题。对于每帧IVUS图像，生成一组EREL区域以描述人冠状动脉的管腔面积。每个EREL随后由椭圆拟合以表示管腔边界。目标是分配最恰当的EREL作为管腔。本工作中EREL选择分两轮进行。第一轮，分析一组EREL区域中的模式并用于生成近似管腔区域。然后，计算该近似区域与每个EREL之间的二维（2D）相关系数，以保留相关性最紧密者。第二轮，为每个EREL及其拟合椭圆计算紧致度度量，以保证所得EREL未受分叉、阴影和侧支等常见伪影影响。我们在公开可用数据集的训练集和测试集上依据豪斯多夫距离（HD）和杰卡德度量（JM）评估所选EREL。结果表明我们的选择策略优于当前最先进水平。
引用
@article{arxiv.1806.03580,
title = {EREL Selection using Morphological Relation},
author = {Yuying Li and Mehdi Faraji},
journal= {arXiv preprint arXiv:1806.03580},
year = {2018}
}
备注
6 pages, 8 figures, accepted to be published in International Conference on SMART MULTIMEDIA, 2018. The final authenticated publication is available online at https://doi.org/