基于改进的GAC模型的图像分割  

An Image Segmentation Based on Improved GAC Model

作　　者：刘金清[1] 刘引[2] 喻丽春 刘伟伟[2] 

机构地区：[1]福州外语外贸学院 [2]福建师范大学

出　　处：《哈尔滨师范大学自然科学学报》2016年第4期45-48,共4页Natural Science Journal of Harbin Normal University

基　　金：国家自然科学基金(61179011);福建自然科学基金(2010J01327)

摘　　要：利用各向同性非线性扩散的图像滤波,并改进了Li Chunming提出的GAC模型中的边缘函数和Heaviside函数,减少图像弱边缘泄露现象.采用改进后的GAC模型对肺部的CT图片,脑部的MR图片和脊椎的CT图像进行分割,取得了较好的分割效果.In the artical, an image filter using isotropic nonlinear diffusion is put forward,and the Edge function and Heaviside function of the GAC Model which has proposed by Chunming Li is improved, which reduce the weak edge leakage phenomenon. Using the improved GAC Model for lung CT image , brain CT image and spinal CT image segmentation, a good segmentation effect is achieved.

关 键 词：改进的GAC模型 图像分割 正则化P-M方程滤波 医学图像 

分 类 号：TN911.73[电子电信—通信与信息系统]