ADF：梯度矢量流GVF的一个改进

资 源 简 介

ADF：梯度矢量流GVF的一个改进

详 情 说 明

ADF模型作为梯度矢量流（GVF）的改进版本，在图像分割领域展现出显著优势。传统GVF模型虽然在过去二十年里主导了主动轮廓分割方向，但面对深凹陷边界或复杂拓扑结构时仍存在局限。ADF通过三大核心创新解决了这些痛点：

首先引入退化最小曲面扩散机制，使扩散过程具有真正的各向异性特性。不同于传统GVF的均匀扩散方式，该机制能根据图像局部特征动态调整扩散强度，在保留边缘锐度的同时有效填充深凹陷区域。

其次采用无穷范数约束，通过数学上的极值控制确保矢量场在复杂区域仍保持方向一致性。这种处理特别适用于医学图像中常见的血管分支或肿瘤不规则边界的分割场景。

最突破性的改进是内置最优停止机制。传统模型需要人工设置迭代终止条件，而ADF通过能量泛函自动检测收敛状态，当矢量场达到稳定平衡时立即停止计算，既避免了过拟合又提升了运算效率。实验表明，该模型对MRI脑切片分割的凹陷区域召回率提升40%以上，在保持GVF拓扑自适应优点的同时大幅提升了细节捕捉能力。