基于局部偏差的图像分割与偏置场校正模型-四川理工学院学报.PDF

第 卷第 期 四川理工学院学报 自然科学版 年 月 文章编号 基于局部偏差的图像分割与偏置场校正模型 黄臣程 李兆飞 四川理工学院自动化与信息工程学院 四川 自贡 摘 要 利用活动轮廓模型对二维空间上的图像进行分割与偏置场校正 存在对初始曲线的位置敏 感 对低对比度图像的分割效果不佳等问题 引入局部偏差矩阵对医学图像数据进行分割与偏置场校 正 一方面 通过极小化测量图像与真实图像之间的偏差 使模型能够更加准确地进行分割 另一方面 通过交替迭代的方式计算偏置场 对图像进行校正使得对比度更加合理 对具有不同目标边界形态的 合成图像和医学图像进行了实验 结果表明该模型对初始曲线的位置具有较强的鲁棒性 分割结果的准 确性和偏置场的修正效果优于其他模型 关键词 图像分割 活动轮廓模型 医学图像 偏置场校正 中图分类号 文献标志码 背景灰度的统计信息来驱动曲线向目标边缘运动 由于 引 言 利用了图像的灰度统计信息 其对含有噪声和弱边界的 图像分割是计算机视觉与人工智能中最基本的环 图像分割效果优于基于边界的 节 在医学核磁共振 图像中 由于磁场分布的不 和 提出的模型 是 均匀性 偏置 导致获得的图像灰度分布不均匀 经典的基于区域的 但是其通常假设图像中的目标 器官图像分割被广泛应用于临床医学诊断 和背景都是具有同质性即目标和背景的灰度是均匀变 活动轮廓模型 自提 化的 对于医学图像而言 图像的灰度通常表