结合边界和区域的水平集超声图像分割算法

摘要

针对距离正则化的水平集演化(DRLSE)模型难以处理弱边缘图像、初始轮廓敏感以及曲线演化方向单一等问题,提出一种结合边缘和区域信息的变分水平集超声图像分割模型。该模型采用改进的四阶偏微分方程进行滤波,实现在去除噪声的同时保护图像边缘信息;构造了自适应加权系数,实现曲线自适应地向内或者向外演化;引入CV模型的外部能量项,将图像的边缘信息和区域信息相结合,提高了全局分割能力。实验结果表明:该方法在分割超声图像时,具有演化结果稳定,边缘定位准确的特点,可以较好地提取超声图像中的目标。