分水岭变换与主动轮廓模型结合的舌体轮廓图像分割法

"该文提出了一种基于分水岭变换和主动轮廓模型的舌体轮廓图像分割算法，用于计算机辅助舌诊系统的图像分析。通过结合这两种方法，解决了传统分水岭变换可能导致的过分割问题，并提高了分割速度。该算法在678例临床舌像上的正确分割率为96.9%，表明其在舌体轮廓提取中的有效性。" 本文主要探讨了在中医舌诊领域中，如何有效地进行舌体轮廓图像的自动分割。首先，作者指出了舌体轮廓的图像分割是计算机辅助舌诊系统进行图像分析的基础。为了实现这一目标，他们提出了一种创新的算法，该算法结合了分水岭变换和主动轮廓模型。 分水岭变换是一种常用的图像分割方法，它能够将图像分割成多个区域，但传统的分水岭变换容易出现过分割现象，即一个连续的区域被错误地分割成多个小区域。为了解决这个问题，作者在分水岭变换中引入了标记函数和强制最小值技术。标记函数有助于确定分割的边界，而强制最小值技术则可以防止过度分割，确保分割的准确性。 接着，为了提高分割效率，他们在算法中应用了降采样技术。降采样能够在保持分割质量的同时，减少计算量，从而加快分割速度，这对于实时或大规模的图像处理是非常重要的。 然后，他们将分水岭变换的结果作为主动轮廓模型（也称为蛇模型）的初始曲线。主动轮廓模型能够根据图像的局部特性自适应地调整轮廓，从而更精确地匹配图像特征。这种结合使用的方法使得轮廓检测更为准确，尤其是在复杂背景和形状变化的情况下。 实验部分，他们使用了678个临床舌像样本进行测试，结果显示正确分割率达到了96.9%，这证明了所提算法的有效性和可靠性。这些结果对于进一步开发和完善计算机辅助舌诊系统，以及在中医领域的应用具有重要意义。 关键词涉及的领域包括图像分割、中医舌诊、分水岭变换和主动轮廓模型，这些是本文的核心技术点。该研究为中医舌诊的自动化和标准化提供了一种强大的工具，同时也为其他医学图像分析领域提供了有价值的参考。