自适应外力驱动的图像分割算法在医学图像处理中的应用
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更新于2024-08-11
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"基于自适应外力的图像分割方法 (2010年),华南理工大学学报(自然科学版),第38卷第11期,2010年11月,作者付增良等人,国家自然科学基金资助项目,上海交通大学医工(理)交叉研究基金资助项目"
本文介绍了一种基于自适应外力的图像分割方法,该方法在2010年由付增良等人发表在华南理工大学学报(自然科学版)上。该研究是在变分水平集框架下进行的,旨在解决复杂图像中目标快速、准确提取的问题。图像分割是图像处理的关键步骤,旨在将图像划分为不同特征的区域,以便进一步分析。
传统图像分割方法包括阈值法、分水岭法、区域增长算法以及主动轮廓模型等,但每种方法都有其局限性,难以适应所有类型的图像。为克服这些限制,研究者结合了梯度矢量流和符号距离函数惩罚泛函的优势,提出了一种新的自适应外力图像分割方法。
在该方法中,利用自适应外力可以引导初始轮廓线,无论是位于目标内部、外部还是与目标轮廓交叉的部分,都能精确地向目标边缘靠近。此外,通过引入符号距离函数惩罚项,可以省去初始化符号距离函数的复杂和耗时过程。同时,模型还包含加权弧长调整项,确保曲线演化过程的连续性和平滑性。
为了验证这种方法的有效性和优越性,研究人员将其与现有的Li的快速变分法进行了比较,应用在合成图像和实际医学图像的仿真模拟中。实验结果表明,基于自适应外力的图像分割方法不仅能够提高分割速度,还能增强分割精度,具有较高的实用价值。
该研究的创新点在于将自适应力概念应用于图像分割,优化了传统水平集方法的性能。这对于医学图像处理领域尤其重要,因为医学图像通常具有高复杂性和噪声,对分割算法的准确性和鲁棒性有很高要求。此外,这种方法也对其他领域的图像处理提供了新的思路和技术支持。
2020-07-30 上传
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