基于水平集的医学图像分割算法研究

本方法首先通过贝叶斯分类模型计算出水平集曲线位于边界上的概率;其次,将与此概率相关联的区域决策影响因子添加在水平集函数方程中;最终,实现利用图像的区域信息提高水平集曲线识别边界能力的目的。分割实验结果表明,该方法较好地克服了传统水平集方法在图像分割中存在的边界泄露问题。 另外,传统水平集方法在进行数值求解过程中常用一阶差分来近似代替函数的导数值,易受由噪声等因素引起的图像退化影响,造成分割失败。针对此问题..