自写的一种基于局部对比增强的GVFsnake图像分割方法

资 源 简 介

自写的一种基于局部对比增强的GVFsnake图像分割方法

详 情 说 明

在传统的GVFsnake（梯度矢量流主动轮廓模型）方法中，Xu等人提出的算法虽然能有效处理轮廓凹陷问题，但对低对比度或噪声干扰严重的图像分割效果仍有局限。针对这一痛点，本文提出了一种结合局部对比度增强的改进GVFsnake方法。

该方法的核心创新在于预处理阶段：首先对输入图像进行自适应局部对比度增强，通过分析像素邻域特征动态调整增强强度，有效突出弱边缘区域的梯度信息。这种处理使得后续的GVF能量场计算能够捕捉到更多真实的边缘特征，尤其适用于医学影像中组织边界模糊的场景。

在能量函数设计上，改进方法保留了GVFsnake原有的外部能量项优势，同时优化了内部能量项的权重分配策略。通过引入边缘显著性检测机制，算法能自动调节轮廓点在不同区域的演化速度——在强边缘区域加快收敛，在弱边缘区域增强探索能力。

实验证明，该方法在保持传统GVFsnake拓扑自适应性的同时，对CT/MRI图像中灰度不均匀区域的分割准确率提升显著，特别在肿瘤边界定位和血管树状结构提取任务中表现出更强的鲁棒性。这种改进使算法在保持计算效率的前提下，更适应现代医学影像分析的精度需求。