一种改进的基于C-V模型的水平集分割算法

资 源 简 介

一种改进的基于C-V模型的水平集分割算法

详 情 说 明

水平集方法是图像分割领域中一种重要的几何活动轮廓模型技术，而C-V模型作为其中的经典算法，在处理医学图像等复杂场景时展现出独特优势。本文介绍的改进算法针对传统C-V模型存在的若干关键问题进行了优化。

在传统C-V模型中，水平集函数的演化容易陷入局部极值，且对初始轮廓位置敏感。改进算法通过引入自适应速度函数和区域统计信息约束，显著提升了分割精度。具体而言，新方法在能量泛函中融入了局部灰度方差特征，使曲线演化能够更好适应图像的不均匀性。

针对医学图像常见的弱边界问题，改进算法设计了双重约束机制：一方面通过梯度信息保持边界锐利度，另一方面利用区域相似性避免轮廓泄露。实验表明，该算法对CT、MRI等模态的医学图像具有更稳定的分割效果，特别是在肿瘤区域提取等精细分割任务中表现突出。

算法实现时采用了快速窄带方法优化计算效率，将传统水平集方法O(N²)的计算复杂度降低到近似线性的水平。这种改进使得算法能够处理高分辨率三维医学图像数据，为临床辅助诊断提供了更实用的工具。