简介:摘 要本文采用区域增长法获取河塘的初始轮廓,再将初始轮廓代入GVF snake模型获取河塘轮廓,避免了snake模型因初始轮廓位置不合理而导致局部收敛的问题以及snake模型拓扑结构不易改变的问题。
简介:摘要:活动轮廓模型作为图像分割中有力工具,近年来得到了广泛的应用。在分析前人提出的模型的过程中,发现基于全局信息的模型对灰度不均匀的图像分割效果较差,而基于局部信息的模型可较好分割灰度不均匀的图像,但对初始轮廓敏感,且水平集演化效率较低。
简介:目的:有效且准确地提取肺部轮廓是自动计算心胸比例、判断心脏增大的一项很关键的步骤。胸片图像由于器官之间的灰度重叠以及病人体位的影响,肺部边缘不是很清晰,肺部区域内的灰度分布也不均匀,因此,对胸片图像肺部区域的分割具有一定的难度。本文提出一种基于改进的C-V水平集模型的肺部轮廓提取算法。方法:通过改进梯度函数及演化过程来提高算法的准确性和速度。结果:改进后的C-V水平集算法比原始算法的时间迭代次数减少1/3,时间大大缩短,演化效率提高,计算机自动分割速度加快。结论:实验表明,该算法简单高效,能提高图像分割的速度,适合应用于胸片肺部轮廓的提取,为自动计算心胸比率提供了较好的方法。