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由于LBF模型是通过高斯核函数来拟合局部内外的区域信息,是典型的局部区域模型。此外医学图像的复杂性且分割经常出现类似特定形状的目标。为了更快地找到局部的区域特征形状(如圆或椭圆),提出将初始水平集与椭圆方程的差异作为形状能量项融入到LBF模型中,在演化过程中无需经过仿射变换来更新相应的形状,只需对初始轮廓和形状水平集差异能量函数进行迭代计算。在实验结果中,选取4幅眼睛图片分别对LBF模型和加入形状项的LBF模型进行比较分析。结果表明,所提出的模型能够准确地检测图像中椭圆状的目标,且分割准确率达到了9