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B超图像在医学临床诊断中有着重要应用,但常存在灰度变化不匀、目标边界模糊或缺失、噪声干扰等现象,给自动分割带来了困难。为了准确定位模糊边界,在区域水平集模型的基础上运用邻窗统计法对水平集轮廓线上的各个像素点进行小邻域分析计算,判别得出与邻窗均值灰度近似的点作为有效点,得到邻窗内的有效点集合,使用该集合进行局域参数拟合代入水平集,从而更客观地反映图像局部灰度实际变化情况,更好地捕获弱边界并抑制部分噪声点的干扰。实验表明与常用区域水平集模型相比,邻窗统计水平集方法对B超图像的模糊边界定位更为准确。