改进乳腺超声图像分割：半自动双指针直方图分割技术
图像与视频处理
2022-12-26 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
由于噪声、散斑和伪影，自动分割乳腺超声（BUS）图像中的病灶区域是一项具有挑战性的任务。BUS图像的边缘图也无助益，因为在大多数情况下边缘图不提供任何信息。几乎所有分割技术都将图像边缘图作为第一步，尽管也有少数算法试图避开边缘图。从理论上改进BUS图像的边缘图可提高自动分割更精确的机会。本文提出一种使用双指针的半自动直方图分割技术。此处用户仅需选择两个初始猜测点，在感兴趣区域（ROI）上标示一个圆。该方法将自动研究内部直方图并使用双指针进行分割。输出的BUS图像具有改进的边缘图，并且与使用相同算法和相同初始化的常规分割相比，其上的分割效果更优。此外，我们进一步处理边缘图以降低边缘像素与面积之比，提升均匀性并为未来易于分割创造更好条件。
引用
@article{arxiv.2210.10975,
title = {Improving Segmentation of Breast Ultrasound Images: Semi Automatic Two Pointers Histogram Splitting Technique},
author = {Rasheed Abid and S. Kaisar Alam},
journal= {arXiv preprint arXiv:2210.10975},
year = {2022}
}