基于GFO和标记点分水岭算法的医学图像分割

资 源 简 介

基于GFO和标记点分水岭算法的医学图像分割

详 情 说 明

医学图像分割是计算机辅助诊断的关键环节，而传统分水岭算法存在过分割问题。通过结合广义模糊算子（GFO）和标记点控制的分水岭算法，能够显著提升分割精度。

GFO边缘检测首先对医学图像进行预处理，利用模糊理论增强边缘信息的表达能力。相比传统梯度计算，GFO能更好地保留弱边缘特征，同时抑制噪声干扰。生成的边缘强度图为后续分水岭算法提供了更可靠的分割依据。

标记点生成阶段通过先验知识或形态学操作确定目标区域和背景的种子点。这些标记点约束了分水岭算法的浸水过程，使淹没过程仅从标记区域开始扩展，有效避免由噪声或局部灰度波动导致的虚假分割。

最终的分水岭变换在GFO边缘图和标记点的双重引导下完成，既保留了目标轮廓的完整性，又解决了传统方法中常见的过分割现象。该混合策略尤其适用于CT、MRI等模态中器官或病变区域的分割任务。

实际应用中需注意GFO参数的适应性调整，以及标记点定位的准确性。后续可结合深度学习方法实现标记点的自动生成，进一步提升算法鲁棒性。