面向异质体多维图像聚类的自动阈值选择阶梯压缩方法
图像与视频处理
2024-04-04 v1
摘要
多光谱透射成像为早期乳腺癌筛查提供了显著优势。帧累积方法解决了由于乳腺组织对光的强吸收和散射导致的低灰度和信噪比问题。该方法在提高图像灰度和信噪比的同时引入了数据冗余。现有的阶梯压缩算法有效消除了帧累积引入的数据冗余，但需要大量时间手动调试阈值。因此，本文提出一种改进的阶梯压缩算法。该算法仅需输入期望的异质体尺寸，并通过统计灰度及其分布自动计算最优面积阈值和梯度阈值。实验采集了具有不同纹理、深度和厚度的异质体的多波长图像。随后，在预处理后应用该方法确定每个波长下阶梯压缩的阈值，并结合窗口函数进行多维图像聚类。结果展示了该方法在检测和识别不同异质体类型、深度和厚度方面的有效性。该方法有望在未来准确识别乳腺肿瘤的位置和类型，从而为早期乳腺癌筛查提供更可靠的工具。
引用
@article{arxiv.2404.02744,
title = {Terraced Compression Method with Automated Threshold Selection for Multidimensional Image Clustering of Heterogeneous Bodies},
author = {Jiatong Li and Gang Li and Nan Su Su Win and Ling Lin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2404.02744},
year = {2024}
}