基于相对模糊连接度的联合主动轮廓模型及其在医学图像分割中的应用

摘要

针对医学图像背景复杂、边界模糊、局部不均匀等特点,提出了一种基于相对模糊连接度的联合主动轮廓模型,并将其应用于医学图像分割.首先介绍主动轮廓模型的曲线演化方程和模糊连接度的相关理论,然后将相对模糊连接度作为曲线演化驱动力引入曲线演化方程,最后用实验证明该方法对多目标医学图像和复杂医学图像的有效性.由于模糊连接度方法综合了局部信息和全局信息,因此可以克服Li方法容易陷入局部最优的问题和Chan-Vese方法不能越过局部伪边界的问题,从而使联合主动轮廓模型的演化曲线最终收敛于全局最优边界.