参数化水平集活动轮廓模型的快速图像分割算法
来源期刊：东北大学学报(自然科学版)2019年第1期
论文作者：陈红 于晓升 吴成东 孙鹏
文章页码：6 - 10
关键词：水平集;活动轮廓模型;图像分割;LGDF模型;MSLCV模型;
摘 要：为了提高图像分割的速度,提出一种参数化水平集活动轮廓模型的快速图像分割算法.该算法中的水平集函数由参数向量确定,而非带符号距离函数,降低了水平集函数的维度.将参数化的水平集函数嵌入到经典的LGDF(local Gaussian distribution fitting)模型中进行图像分割,不需要重新初始化和额外的正则项,同时可选择较大迭代步长.实验结果表明:所提方法能够有效地分割超声、CT和核磁等医学图像,与带有正则项的分割算法LGDF和最近提出的快速分割算法MSLCV相比,在保证分割精度的同时,计算速度得到了明显提高.
陈红1,2，于晓升1，吴成东1，孙鹏2
1. 东北大学机器人科学与工程学院2. 鞍山师范学院物理科学与技术学院
摘 要：为了提高图像分割的速度,提出一种参数化水平集活动轮廓模型的快速图像分割算法.该算法中的水平集函数由参数向量确定,而非带符号距离函数,降低了水平集函数的维度.将参数化的水平集函数嵌入到经典的LGDF(local Gaussian distribution fitting)模型中进行图像分割,不需要重新初始化和额外的正则项,同时可选择较大迭代步长.实验结果表明:所提方法能够有效地分割超声、CT和核磁等医学图像,与带有正则项的分割算法LGDF和最近提出的快速分割算法MSLCV相比,在保证分割精度的同时,计算速度得到了明显提高.
关键词：水平集;活动轮廓模型;图像分割;LGDF模型;MSLCV模型;
