论文研究引入新的停止函数的GAC模型医学图像序列分割.pdf

针对GAC模型在低对比度及边缘模糊图像分割中使用传统的边缘停止函数存在的不足,结合图像的区域特征及医学图像序列间的相关特性,通过在边缘停止函数中引入图像的区域特征信息和先验信息,对GAC模型的边缘停止函数进行改进,并应用于医学CT图像序列的分割,达到了较为理想的分割结果。实验表明,在边缘停止函数中引入先验信息并对其表达形式进行改进后,模型的抗噪声性能和分割效率得到了明显提高。