基于Hermite微分算子的水平集MR图像分割方法

摘要

本文介绍一种基于Hermite微分算子用于MR图像分割的水平集方法.该方法采用Hermite微分算子来代替传统一阶差分算子,即在水平集曲线演化时函数微分用像素点的二阶邻域差值求得,而不是传统方法由一阶邻域决定.实验结果表明,对于相同的分割过程,运用了Hermite微分算子的水平集方法,其分割结果更加精确.尤其是对于由噪声等因素所引起的退化图像,其分割效果明显优于传统方法,而运算速度与传统方法相差无几.