针对乳腺核磁共振成像的灰度不均匀现象,提出一种融合全局和局部信息的水平集图像分割方法(global and local combined C_V,GLCCV)。该方法将图像的局部信息融入基于全局信息的Chan-Vese(C_V)水平集方法;根据局部灰度拟合均值占全局灰...针对乳腺核磁共振成像的灰度不均匀现象,提出一种融合全局和局部信息的水平集图像分割方法(global and local combined C_V,GLCCV)。该方法将图像的局部信息融入基于全局信息的Chan-Vese(C_V)水平集方法;根据局部灰度拟合均值占全局灰度均值的比例,构造自适应平衡指示函数调节全局和局部效应之间的均衡;加入惩罚项以避免重新初始化。对比实验表明,该水平集分割模型能够有效分割多种灰度不均匀场景下的乳腺MR图像,在抗噪和精确性方面优于融合前的分割方法。展开更多
文摘利用具有图像增强能力的局部区域信息,定义一种新的符号压力函数(SPF)。用该SPF函数取代GAC模型中的边界停止函数,对GAC模型进行改进,提出一种新的区域活动轮廓模型,从而解决了非同质或弱边界图像的分割问题。继续采用Selective Binary and Gaussian Filtering水平集方法,避免水平集函数的重新初始化,简化新模型。真实图像和合成图像的实验结果表明,新模型与LBF模型具有相同的分割效果,但在计算效率上远优于LBF模型。新模型不仅能够分割非同质或弱边界图像,且具有亚像素分割精确性、抗噪性、局部全局选择分割性等性质。
文摘针对乳腺核磁共振成像的灰度不均匀现象,提出一种融合全局和局部信息的水平集图像分割方法(global and local combined C_V,GLCCV)。该方法将图像的局部信息融入基于全局信息的Chan-Vese(C_V)水平集方法;根据局部灰度拟合均值占全局灰度均值的比例,构造自适应平衡指示函数调节全局和局部效应之间的均衡;加入惩罚项以避免重新初始化。对比实验表明,该水平集分割模型能够有效分割多种灰度不均匀场景下的乳腺MR图像,在抗噪和精确性方面优于融合前的分割方法。
