用水平集和形态学结合的方法分割图像

资 源 简 介

用水平集和形态学结合的方法分割图像

详 情 说 明

水平集方法与形态学操作相结合为低对比度医学图像分割提供了一种有效解决方案。水平集方法通过隐式界面表示轮廓，能够自然地处理拓扑结构变化，特别适合复杂形状的医学结构。而形态学操作则能修正分割结果中的不规则区域。

该方法通常分为三个主要阶段：首先采用水平集初始化轮廓，利用图像梯度信息驱动轮廓演化；接着通过膨胀、腐蚀等形态学操作处理分割结果，填补孔洞或消除孤立区域；最后可能需要进行水平集的二次演化以精修边缘。

这种组合策略既保留了水平集方法处理复杂边界的优势，又通过形态学弥补了其在噪声敏感性和区域一致性方面的不足，尤其对CT、MRI等医学影像中的器官或病变区域分割效果显著。实际应用中需注意调整水平集参数与形态学结构元素的协调，以实现最佳分割精度。