改进的医学图像分水岭分割算法提升精度与抗噪性能

本文主要探讨了一种改进的医学图像分水岭分割算法，针对传统分水岭分割在医学图像处理中常见的过分割问题。分水岭算法是一种强大的图像分割方法，但在实际应用中，由于图像噪声、边缘模糊以及复杂结构的存在，可能会导致分割结果不精确。本文提出的方法旨在提升分割的准确性和稳定性。 算法流程分为两个步骤。首先，预处理阶段是关键环节。作者采用多尺度形态学滤波来去除噪声，这有助于保留图像的重要特征，同时减小噪声的影响。接着，多尺度梯度算子计算用于检测图像中的边缘，这是分水岭变换的基础，它能识别出图像中潜在的分割边界。自适应标记提取则根据图像局部特性动态选择标记策略，确保在不同区域中选择合适的分割起点，避免全局的误标记。 在分水岭变换之后，算法进入区域合并阶段。这里引入了邻接图的概念，通过比较分割后区域的灰度相似性和边界相似性，设计了一种结合策略。灰度相似性考虑的是区域内部像素值的分布一致性，而边界相似性则关注相邻区域间的界限清晰度。这种合并准则能有效减少不必要的分割区域，从而解决过分割问题，提高分割精度。 实验结果显示，这种改进的分水岭分割算法在医学图像上表现优异，不仅有效地缓解了过分割现象，还展示了较强的抗噪能力和边缘定位能力。这对于医学图像分析，如病灶检测、组织分割等任务来说，具有重要的实际应用价值。此外，该算法还能适应各种复杂医学图像的特性，满足医学图像分割的高精度需求。 该研究由河南省科技厅自然科学基金资助，两位作者陈家新和王纪刚分别在虚拟现实技术、计算机图形与图像处理以及数字图像处理领域有所专长，他们的研究成果对于推动医学图像处理领域的技术进步具有积极意义。整个论文被归类于图像分割、分水岭算法、图像预处理以及区域合并等领域，为后续研究者提供了实用的参考方法和理论基础。