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针对医学图像背景复杂、边界模糊、局部不均匀等特点,提出了一种基于相对模糊连接度的联合主动轮廓模型,并将其应用于医学图像分割。首先介绍主动轮廓模型的曲线演化方程和模糊连接度的相关理论,然后将相对模糊连接度作为曲线演化驱动力引入曲线演化方程,最后用实验证明该方法对多目标医学图像和复杂医学图像的有效性。由于模糊连接度方法综合了局部信息和全局信息,因此可以克服Li方法容易陷入局部最优的问题和Chan-Vese方法不能越过局部伪边界的问题,从而使联合主动轮廓模型的演化曲线最终收敛于全局最优边界。