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邊緣檢測算法在醫學(xué)超聲液性病變圖像中的應用
作者：
時(shí)間：2012-06-06
來(lái)源：網(wǎng)絡(luò )
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每一次迭代，曲線(xiàn)的變形是為了使如下的能量函數達到最小化：
彈性能量和彎曲能量合稱(chēng)內部力，內部力用于控制輪廓線(xiàn)的彈性形變，選取適當的參數α(s)和β(s)將能量函數ESnake極小化，所對應的v(s)就是對物體的分割。在能量函數極小化過(guò)程中，彈性能量迅速把輪廓線(xiàn)壓縮成一個(gè)光滑的圓，彎曲能量驅使輪廓線(xiàn)成為光滑曲線(xiàn)或直線(xiàn)，而外部力則使輪廓線(xiàn)向圖像的高梯度位置靠攏，基本Snake模型就是在這3個(gè)力的聯(lián)合作用下工作的。
1．4．2 改進(jìn)的Snake模型
基本Snake模型在應用的時(shí)候存在一些缺陷：
(1)要求初始的輪廓線(xiàn)必須與目標邊緣非常的接近，這是因為能量函數往往會(huì )收斂到一個(gè)非期望的局部最小值，如果初始的輪廓線(xiàn)離目標較遠，就會(huì )使曲線(xiàn)變形到一個(gè)無(wú)法預計的形狀；
(2)基本Snake模型對無(wú)法捕獲凹陷邊界。這樣就限制了Snake模型應用到一些存在凹陷區域的圖像上。
近年來(lái)，針對以上缺陷，許多研究不僅對Snake模型本身的能量函數構造和求解算法作了很大改進(jìn)，更在其基礎上衍生出了許多新輪廓線(xiàn)模型，它們有些在形式上已經(jīng)與基本Snake相去甚遠，而且也要復雜得多，但其指導思想卻是一脈相承的。比如，Cohen提出了一種氣球力理論，通過(guò)使用不同尺度的外力場(chǎng)，增加外力場(chǎng)的捕捉范圍，來(lái)驅動(dòng)輪廓線(xiàn)向目標邊緣逼近。XuChenyang提出的GVF Snake將梯度矢量場(chǎng)(GVF)代替傳統外力場(chǎng)，讓曲線(xiàn)隨著(zhù)圖像凹陷的部分而發(fā)生變形，圈出凹陷的邊緣，由于GVF對輪廓線(xiàn)的初始位置不是非常的敏感，尤其對于二值圖像，所以它可以很快的收斂到目標邊緣，很好地解決了這些問(wèn)題。
GVF Snake將基本Snake的外部力用擴散方程進(jìn)行處理，得到整個(gè)圖像域的梯度向量場(chǎng)作為外部力，經(jīng)過(guò)擴散方程處理后的GVF更加有序，更能體現物體邊界的宏觀(guān)走勢。由于GVF不是一個(gè)表達式，無(wú)法用能量函數的形式求解，因此GVF Snake是利用力的平衡條件進(jìn)行優(yōu)化，GVF Snake具有更大的搜索范圍，對輪廓線(xiàn)初始位置不敏感，可以分割凹陷的邊界，對梯度絕對值的大小乃至噪聲具有更好的魯棒性，而且它還不必預先知道輪廓線(xiàn)是要膨脹還是收縮。
本文將改進(jìn)的GVF Snake模型應用于醫學(xué)超聲液性病變圖像中，并與其他的邊緣檢測方法進(jìn)行比較分析。
2 實(shí)驗結果分析
醫學(xué)超聲診斷出的液性病變多以囊腫為主，常見(jiàn)的囊腫有甲狀腺囊腫、卵巢囊腫、肝囊腫等，這些超聲液性病變圖像灰度變化梯度不大，多見(jiàn)數個(gè)無(wú)回聲區，呈“蜂窩狀”，邊界不清晰。
本文選取兩幅具有代表性的肝囊腫、甲狀腺囊腫超聲液態(tài)病變圖像，用不同的邊緣檢測算法對其進(jìn)行處理，實(shí)驗結果如圖2，圖3所示。本文引用地址：http://dyxdggzs.com/article/193780.htm
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