基于CV模型的CT图像分割研究
唐子淑
刘杰
别术林
1.北京交通大学,北京 1000442.北京交通大学,北京 1000443.北京交通大学,北京 100044
摘要：由于医学图像边缘模糊、不均匀性等特点,使用传统的Chan-Vese (CV)模型方法难以达到分割要求,同时该方法存在计算量大、分割速度慢的问题.本文提出了一种基于CV模型改进的分割算法,在水平集演化迭代过程中,根据当前主动轮廓线的位置,引入图像局部灰度信息,提高了水平集能量项的有效性和该模型的收敛速度,并提出了一种关于图像序列的分割方法.实验结果表明,运用本文提出的方法能够快速、准确地提取图像中感兴趣目标,是一种较为理想的医学图像分割方法.
关键词：医学图像分割水平集方法CV模型
分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)
论文发表日期：2014-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
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