基于改进C-V模型的超声图像分割方法

摘要

图像分割是超声医学图像学中的难题之一.改进的Chan-Vese(C-V)法加入了约束符号距离函数的能量项,避免了演化时候的重新初始化.在改进C-V模型的基础上,首先借用分水岭中的思想,找到分割目标的近似轮廓,并以此轮廓生成符号距离函数,然后采用改进的C-V法进行超声图像分割.实验表明,改进的方法有更高的精准度和对多目标分割的能力.