基于局部偏差的图像分割与偏置场校正模型

摘要

利用活动轮廓模型对二维空间上的图像进行分割与偏置场校正,存在对初始曲线的位置敏感、对低对比度图像的分割效果不佳等问题。引入局部偏差矩阵对医学图像数据进行分割与偏置场校正,一方面,通过极小化测量图像与真实图像之间的偏差,使模型能够更加准确地进行分割;另一方面,通过交替迭代的方式计算偏置场,对图像进行校正使得对比度更加合理。对具有不同目标边界形态的合成图像和医学图像进行了实验,结果表明该模型对初始曲线的位置具有较强的鲁棒性,分割结果的准确性和偏置场的修正效果优于其他模型。