基于熵和GVF的血管内超声图像边缘检测

摘要

血管内超声(intravascular ultrasound,IVUS)图像属于复杂度高的图像,只使用传统的Snake模型、GVF模型不易得到确切的血管壁内、外膜边缘轮廓。本文采用先对IVUS原图像进行预处理的方法来降低IVUS图像的复杂度。在预处理中,提出了采用极坐标变换、基于熵的阈值分割和二值化处理的方法。之后再采取改进的GVF变换与图像迭加等处理方法。实验结果验证了该方法的有效性。