[发明专利]一种基于区域混合活动轮廓模型的医学图像分割方法在审
| 申请号： | 201610899963.9 | 申请日： | 2016-10-14 |
| 公开（公告）号： | CN106447678A | 公开（公告）日： | 2017-02-22 |
| 发明（设计）人： | 陈秀宏;林喜兰;肖林云 | 申请（专利权）人： | 江南大学 |
| 主分类号： | G06T7/11 | 分类号： | G06T7/11;G06T7/00 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 214122 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 一种基于区域混合活动轮廓模型的医学图像分割方法。本发明主要针对医学类的图像给出一种分割方法，其特征是：(1)建立一种基于混合区域的活动轮廓模型，加速图像目标区域的分割和轮廓曲线的拟合；(2)根据图像组成和图像的局部聚类性质而增加的非凸正则化项可以保持区域的几何形状，并防止边缘出现过平滑现象。该发明简单易行，可以准确地分割出医学图像中的目标区域，并且收敛速度更快，准确性好。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 区域 混合 活动 轮廓 模型 医学 图像 分割 方法 | ||
【主权项】：
一种基于区域混合活动轮廓模型的医学图像分割方法。本发明能实现医学图像中目标的分割，为识别目标做预处理与分析工作，给医学图像的处理提供参考。其特征在于：(1)建立基于曲线几何度量参数和局部灰度聚类性质的混合活动轮廓模型；(2)模型中的能量泛函包含数据拟合项和正则化项：数据拟合项由图像数据拟合项和测地数据拟合项组成，它可以保证轮廓曲线朝着要分割的区域边缘而演化；而正则化项用来控制轮廓曲线在演化过程中保持理想的形状；(3)确定图像中各个子区域的灰度均值和偏移场，并对各个水平集函数的梯度下降表达式进行离散化，得到关于水平集函数的迭代式，最终实现对图像目标的分割。
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