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目的研究基于无边缘主动轮廓(Chan-Vese,CV)模型的肝脏磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging,MRI)序列图像自动分割方法。方法在传统CV模型的基础上,通过对CV模型能量泛函进行改进,使用新的边缘指示函数来替换Dirac函数,优化CV模型参数优化,促进CV模型分割精度、分割速度提升。通过Jaccard系数和Dice系数对图像分割的结果定量评估,分析数据。结果改进CV模型抗噪性能较好,适用于被干扰的图像分割以及复杂场景图像分割。且改进CV模型分割时间和迭代次数、Ja