[发明专利]基于改进的距离调整水平集算法的医学图像分割方法

权利要求书

1.一种基于改进的距离调整水平集算法的医学图像分割方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤一、输入二维医学图像；

步骤二、利用Matlab软件采用高斯核函数对输入的二维医学图像进行二维空间内的高斯滤波平滑，二维医学图像函数为I(x,y)；高斯核函数为其中σ为标准方差，平滑滤波后的图像为I′，I′＝G_σ*I(x,y)，平滑滤波后的图像的梯度信息为从而得到该二维医学图像的轮廓曲线；

步骤三、对DRLSE模型的隐函数进行改进，使水平集函数接近于符号距离函数，改进后的隐函数为：

p4(s)=0.001s,s<112(s-1)2,s≥1]]>

式中，p为隐函数，s为平面区域；

基于改进后的隐函数得到ADRLSE模型，利用ADRLSE模型设置诺埃曼条件的边界停止函数；

步骤四、开始轮廓曲线的演化，即使轮廓曲线自适应调整演化方向；

步骤五、在轮廓曲线的演化过程中，当轮廓曲线满足诺埃曼条件的边界停止函数时，轮廓曲线收敛到目标边界，则停止演化，最终得到目标图像轮廓；否则，返回步骤四。

2.根据权利要求1所述基于改进的距离调整水平集算法的医学图像分割方法，步骤三中，利用ADRLSE模型设置诺埃曼条件的边界停止函数为：其中，G_σ*I表示用高斯核函数G_σ对图像I进行平滑滤波，表示对平滑后的图像求梯度。