全自动图像分割方法

摘要

本发明公开了一种全自动图像分割方法，包括输入待分割MRI影像并将其转化为灰度图像；获取所述灰度图像中每条骨-软骨边缘的像素特征，所述像素特征包括全局像素特征和局部特征；分别构建对应于各种的骨-软骨的二分类SVM模型；根据所述像素特征并采用所述二分类SVM模型对所述灰度图像中的各种类型的骨-软骨分别进行图像分割。本发明的该方法通过获取灰度图像中骨-软骨边缘的像素特征，并针对不同的骨-软骨分别构建对应的二分类SVM模型，从而采用该二分类SVM模型根据所获取的像素特征分别对股骨软骨、胫骨软骨及髌骨软骨进行独立分割，无需进行骨的预分割，且使用像素特征少，分割速度快。

主权项

一种全自动图像分割方法，其特征在于，包括： 输入待分割MRI影像并将其转化为灰度图像； 获取所述灰度图像中每条骨‑软骨边缘的像素特征，所述像素特征包括全局像素特征和局部特征； 分别构建对应于胫骨软骨、股骨软骨和髌骨软骨的二分类SVM模型； 根据所获取的各条骨‑软骨边缘的像素特征，并采用所述二分类SVM模型进行图像分割。