基于频率与空间域的显著性用于色素性皮肤病变分割
图像与视频处理
2020-10-09 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
由于皮肤镜图像中存在伪影、病变与边界之间对比度低、颜色变化、皮肤病变边界模糊以及背景异质等问题，皮肤病变分割可能是一项极具挑战性的任务。在本文中，我们提出了一种简单而有效的、在频率和空间域中推导的基于显著性的方法来检测色素性皮肤病变。利用两种颜色模型来构建这些图。我们为每种颜色模型建议了不同的度量，通过颜色特征在空间域中设计图。频域中的图由聚合图像生成。我们采用单独的融合方案来结合各自域中的显著特征。最后，设计了两阶段显著性整合方案，使用逐像素乘法结合这些图。所提出方法的性能在 PH2 和 ISIC 2016 数据集上进行了评估。实验结果表明，与 state-of-the-art 方法相比，所提出的方案产生了更好的分割结果。
引用
@article{arxiv.2010.04022,
title = {Frequency and Spatial domain based Saliency for Pigmented Skin Lesion Segmentation},
author = {Zanobya N. Khan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2010.04022},
year = {2020}
}
备注
9 pages, 9 figures and 2 tables