基于自适应外力的图像分割方法

摘要

为快速、准确地从复杂的图像中提取出感兴趣的目标,基于变分水平集框架,结合梯度矢量流和符号距离函数惩罚泛函的优点,提出一种基于自适应外力的图像分割方法.该方法在自适应外力作用下将位于目标内部、外部,甚至与目标轮廓相交叉的初始轮廓准确地吸引到目标的边缘;符号距离函数惩罚项的引入避免了繁琐、耗时的符号距离函数初始化工作;同时,模型中添加了加权弧长调整项以保证曲线演化的连续性和平滑性.最后将该方法与现有的Li的快速变分法用于合成和实际医学图像的仿真模拟,证明了该方法的可行性和优越性.