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针对高噪声、低对比度的医学图像难以快速准确分割的问题,结合基于像素的传统方法和基于水平集的活动轮廓模型,提出了一种混合的医学图像分割新技术。首先依据待分割对象的先验知识交互选取感兴趣区域。然后由传统的方法和基于水平集的C-V模型结合实现感兴趣区域图像的预分割。预分割的结果直接作为窄带变分水平集模型的初始轮廓,演化曲线在很短的时间内准确收敛到待分割物体的边缘。