基于全局和区域可伸缩拟合局部熵活动轮廓模型的超声图像分割
宋省伟1
宗静静2
邱天爽1
张晓博3
1.大连理工大学电子信息与电气工程学部,辽宁大连,1160242.大连理工大学电子信息与电气工程学部,辽宁大连116024;大连交通大学电气信息工程学院,辽宁大连1160283.大连大学附属中山医院,辽宁大连,116001
摘要：针对区域可伸缩拟合局部熵(region-scalable fitting based on local entropy,RSF_LE)模型图像分割效率低的问题,本研究提出一种改进的RSF_LE模型.定义带有加权局部灰度拟合项以及辅助的加权全局灰度拟合项的能量泛函,其中加权局部灰度拟合项负责对目标边界附近的轮廓进行诱导,使其靠近目标物边界,加权全局灰度拟合项利用图像的全局信息来引导远离目标的轮廓向目标靠拢,该方法可以克服传统的RSF_LE模型分割算法效率低下的问题,并提高了该方法的鲁棒性.
关键词：超声图像分割活动轮廓模型区域可伸缩拟合局部熵水平集方法Chan-Vese模型
分类号：R318(医用一般科学)
资助基金：国家自然科学基金(61671105)辽宁省自然科学基金(20170540127)辽宁省教育厅科学研究项目(JDL2016024)
论文发表日期：2019-01-01
在线出版日期：2026-09-11（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 37-42 )
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