基于区域混合活动轮廓模型的医学图像分割

• 作者: 林喜兰 肖林云 陈秀宏
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: LBF模型 测地线模型 混合模型 非凸正则化 医学图像
• 年，卷（期）: 2016,（4）
• 所属期刊栏目: 图形图像与模式识别
• 页码范围: 303-307
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 5253字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11896/j.issn.1002-137X.2016.4.062

摘要

针对变分水平集算法在图像分割过程中计算量较大且收敛速度慢的现象,在一些基于区域的活动轮廓模型基础上提出了一种新的基于区域混合模型的非凸正则化活动轮廓模型.该模型构造了一个新的能量泛函,该能量泛函结合了考虑图像局部聚类性质的LBF模型和测地线模型,增加了非凸正则化项,加快了轮廓曲线的收敛速度,可以很好地保持区域形状并能防止边缘过平滑,然后通过经典有限差分法求得能量泛函的极小值.最后,在合成图像和医学图像上做了仿真实验,结果表明,该算法具有较快的收敛速度和很好的鲁棒性,分割结果也较准确.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈秀宏	江南大学数字媒体学院	90	480	12.0	17.0
2	肖林云	江南大学数字媒体学院	4	22	3.0	4.0
3	林喜兰	江南大学数字媒体学院	4	22	3.0	4.0