面向B超图像分割的动态权重因子水平集方法

摘要：

目的：研究和改进水平集方法，实现B超图像中病灶区域的准确快速分割。方法分析已有水平集方法在B超图像处理中的局限，基于区域水平集的优点，将信息论中的熵引入图像处理，定义动态权重因子，准确反映局部灰度阶梯变化状况，定量度量轮廓线像素点分别受到趋向目标、背景区域的两种作用力的动态权重，将其融合到区域水平集中，迭代引导曲线形变和位移。由于B超图像病灶分割属于指定区域的局部分割，所以将计算约束到局部范围，从而明显降低运算代价。结果动态权重因子水平集方法能够较好分割B超图像中的病灶区域，与几种主流水平集方法相比，本文方法精度更高，时间复杂度更小。结论动态权重因子方法能够更合理准确地判断病灶边界像素点，局部计算策略有效地提高了分割效率。

关键词：水平集方法、动态权重因子、图像熵、B超图像边界提取

分类号：TP3;O17

资助基金：广东省科技计划项目2010B060300001；广东省产学研项目2011B090400037；广东省科技产业技术研究与开发专项2013C1040471

在线出版日期：2015-08-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：985-991