【摘要】：基于局部高斯擬合的主動輪廓模型利用圖像的均值和方差信息來擬合圖像信息。與只利用圖像灰度均值信息建模的主動輪廓模型相比,該模型能很好地分割復(fù)雜的醫(yī)學(xué)圖像。但該模型僅利用了圖像的局部信息建模,因此收斂速度比較慢;并且在建立能量泛函時,采用傳統(tǒng)的Heaviside函數(shù),分割精度不高。針對這些缺陷,在改進(jìn)Heaviside函數(shù)的基礎(chǔ)上,引入全局高斯擬合項,并且對局部高斯擬合項和全局高斯擬合項的權(quán)重系數(shù)均采用自適應(yīng)的方法進(jìn)行調(diào)整,得到基于局部和全局高斯擬合的主動輪廓分割模型。改進(jìn)模型不僅能有效分割均值相同但方差不同的圖像,還能有效分割質(zhì)量較差的醫(yī)學(xué)圖像,并通過實驗檢驗了改進(jìn)模型的性能。
[Abstract]:The active contour model based on local Gao Si fitting uses the mean and variance information to fit the image information. Compared with the active contour model, which only uses gray mean information, the model can segment complex medical images well. But the model uses only the local information of the image, so the convergence rate is slow, and the traditional Heaviside function is used to build the energy functional, so the segmentation accuracy is not high. Aiming at these defects, based on the improvement of Heaviside function, the global Gao Si fitting term is introduced, and the weight coefficients of both the local Gao Si fitting item and the global Gao Si fitting term are adjusted by adaptive method. An active contour segmentation model based on local and global Gao Si fitting is presented. The improved model not only can effectively segment images with the same mean value but different variance, but also can effectively segment medical images with poor quality. The performance of the improved model is verified by experiments.
【作者單位】： 賀州學(xué)院數(shù)學(xué)與計算機學(xué)院;湖南文理學(xué)院計算機科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【基金】：廣西高�？蒲许椖�(ZD2014129) 賀州學(xué)院校級科研項目(2016ZZZK11)
【分類號】：TP391.41

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本文編號：2315025