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基于条件生成对抗网络的舌体图像分割

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在舌体图像分割过程中容易出现边缘细节的丢失,适用性差,算法运行速度慢等问题.论文针对上述问题提出一种改进的基于条件生成对抗网络的分割方法.首先,在生成器网络中使用可分离的卷积结构代替传统卷积结构.其次,为了提高分割效果,在生成器网络中加入残差结构增强网络对图像细节的获取能力.最后,使用形态学相关算法对分割后的舌体图像进一步处理优化.实验表明,相对于原始的条件生成对抗网络分割模型,论文所提算法的P值提升1.03％,R值提升1.51％,F值提升1.36％,并且耗时更短,分割效果显著优于传统分割方法,这为后续舌像的分析与诊断奠定基础.
Tongue Image Segmentation Based on Conditional Generative Adversarial Network

刘明、王亚刚

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西安邮电大学计算机学院 西安 710121

残差网络 舌体分割 生成对抗网络 可分离卷积

陕西省教育厅自然科学研究项目中兴通讯产学研合作论坛合作项目西安邮电大学研究生创新基金

18JK0722HX2018-07CXJJ2017068

2021

10.3969/j.issn.1672-9722.2021.06.034

计算机与数字工程
中国船舶重工集团公司第七0九研究所

计算机与数字工程

CSTPCD
影响因子：0.355
ISSN：1672-9722
年,卷(期)：2021.49(6)
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