基于区域混合活动轮廓模型的医学图像分割

针对变分水平集算法在图像分割过程中计算量较大且收敛速度慢的现象, 在一些基于区域的活动轮廓模型基础上提出了一种新的基于区域混合模型的非凸正则化活动轮廓模型。该模型构造了一个新的能量泛函,该能量泛函结合了考虑图像局部聚类性质的LBF模型和测地线模型,增加了非凸正则化项,加快了轮廓曲线的收敛速度,可以很好地保持区域形状并能防止边缘过平滑,然后通过经典有限差分法求得能量泛函的极小值。最后,在合成图像和医学图像上做了仿真实验,结果表明,该算法具有较快的收敛速度 和很好的鲁棒性,分割结果也较准确。