融合全局和局部图像信息的水平集医学图像分割方法  

A level set method with global and local information for medical image segmentation

作　　者：盛朗[1] 朱清[1,2] 陈进[1] 居小平 

机构地区：[1]扬州大学信息工程学院,江苏扬州225127 [2]江苏中惠医疗科技股份有限公司,江苏扬州225200

出　　处：《中南大学学报（自然科学版）》2013年第S2期377-380,共4页Journal of Central South University:Science and Technology

基　　金：国家自然科学基金资助项目(61174046;61175111;60904030;60874030;60835001;60874045);江苏省高校自然科学基金资助项目(09KJB51001910;KJB510027);江苏省博士后科研资助计划项目(1102167C)

摘　　要：针对医学成像伴随着弱边缘和灰度分布不均匀的问题,提出一种改进的变分水平集图像分割方法。该方法通过融合全局和局部图像信息建立一个具有一定灵敏性的模型,该模型通过调节全局项和局部项的权重系数对灰度不均匀图像进行有效分割。实验结果表明:该方法对弱边缘和灰度不均匀的图像具有较好的分割效果和较高的准确率,同时对轮廓初始化具有一定的鲁棒性。In order to ameliorate the medical imaging accompanied by weak boundary and intensity inhomogeneity,an improved variational level set image segmentation method was proposed.This method established a certain sensitivity model by fusing the global and local image information.This model by regulating the global and local weighting coefficient can effectively segment the intensity inhomogeneity.The experimental results show that this method has good segmentation results and higher accuracy for weak boundary and intensity inhomogeneity,and it is robust to the contour initialization.

关 键 词：医学图像分割 全局信息 局部信息 变分水平集 

分 类 号：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]