[发明专利]图像分割方法和装置

权利要求书

1.一种图像分割方法，包括：

(a)从图像中检测感兴趣目标的初始轮廓；

(b)根据对比度特性对初始轮廓上的点进行分类；

(c)为不同种类的点构造不同的能量函数模型，基于构造的能量函数模型计算用于图像分割的曲线的演进函数，并根据演进函数在图像中移动水平集曲线；

(d)确定移动后的水平集曲线是否已经收敛，如果确定水平集曲线已经收敛，则将移动后的水平集曲线输出为图像分割的结果，如果确定移动后的水平集曲线没有收敛，则以移动后的水平集曲线的作为初始轮廓，再次执行步骤(b)和步骤(c)，直到得到收敛的水平集曲线为止。

2.如权利要求1所述的图像分割方法，其中，在步骤(a)通过可变形部分模型DPM来检测初始轮廓。

3.如权利要求1所述的图像分割方法，在步骤(b)中，根据局部符号压力函数LSPF将初始轮廓上的点分类为高对比度类型的点和低对比度类型的点，

其中，LSPF函数的定义如下：

x∈Ω，

u＝∫_Cc₁(x)dx/∫_Cdx v＝∫_Cc₂(x)dx/∫_Cdx，

c1(x)=∫ΩI(y)B(x,y)Hφ(y)dy∫ΩB(x,y)Hφ(y)dyc2(x)=∫ΩI(y)B(x,y)(1-Hφ(y))dy∫ΩB(x,y)(1-Hφ(y))dy,]]>

其中，I表示在区域Ω上限定的给定图像，x表示图像中的点，u和v分别表示局部内部平均强度和局部外部平均强度，c₁(x)和c₂(x)分别表示在每个点附近的局部内部平均强度和局部外部平均强度，C表示作为初始轮廓的符号距离函数φ的零水平集的闭合曲线，y表示中心为x、半径为r的圆范围内的点，B(x,y)表示覆盖的局部区域，H表示Heaviside函数，

其中，当初始轮廓上的点的局部区域B(x,y)内的LSPF值大于0的点的数量N_pos(x)和小于0的点的数量之间的比率min(N_pos(x),N_neg(x))/max(N_pos(x))满足min(N_pos(x),N_neg(x))/max(N_pos(x))<阈值τ，则将该点x确定为高对比度类型的点，反之，如果min(N_pos(x),N_neg(x))/max(N_pos(x),N_neg(x))大于或等于τ，则认为该点是低对比度类型的点。