基于局部和全局高斯拟合的主动轮廓分割模型

发布时间：2018-11-06 17:47

【摘要】：基于局部高斯拟合的主动轮廓模型利用图像的均值和方差信息来拟合图像信息。与只利用图像灰度均值信息建模的主动轮廓模型相比,该模型能很好地分割复杂的医学图像。但该模型仅利用了图像的局部信息建模,因此收敛速度比较慢;并且在建立能量泛函时,采用传统的Heaviside函数,分割精度不高。针对这些缺陷,在改进Heaviside函数的基础上,引入全局高斯拟合项,并且对局部高斯拟合项和全局高斯拟合项的权重系数均采用自适应的方法进行调整,得到基于局部和全局高斯拟合的主动轮廓分割模型。改进模型不仅能有效分割均值相同但方差不同的图像,还能有效分割质量较差的医学图像,并通过实验检验了改进模型的性能。
[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.
【作者单位】： 贺州学院数学与计算机学院;湖南文理学院计算机科学与技术学院;
【基金】：广西高校科研项目(ZD2014129) 贺州学院校级科研项目(2016ZZZK11)
【分类号】：TP391.41

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本文编号：2315025