基于演化偏微分方程的肝脏病变图像识别(2)
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目前国内外对肝脏病变的图像识别研究方法多种多样。国外对肝弥散性病变的图像识别研究较多，但对肝占位性病变的图像识别研究相对较少。而偏微分方程既有丰富的理论，还有基于数值解的大量算法。把偏微分方程图像模型应用到医学图像处理中，可以以计算机为平台进行计算和分析，可以有效提高阅片效果，为医生诊断提供参考，为患者做好更精确的病变识别，减少患者的在身体上的痛苦和经济上的压力进而提高治愈率。
基于偏微分方程的图像分割技术的首要步骤是建立一个合乎处理要求的偏微分模型。而肝占位性病变图像一个明显的特征是灰度不均匀，这给图像分割造成了相当大的困难。为了克服由灰度不均匀造成的困难，我们提出一种基于区域的活动轮廓模型：
在图像轮廓和两个拟合函数中定义一个数据拟合能量泛函。这个能量泛函是从曲线演化方程的能量最小化演化而来。由于在数据拟合项中该函数的存在，局部区域中的强度信息可以用来指导轮廓的运动。另外，水平集正则项保证了水平集函数的正则项，这可以保证数值计算的精确性和演化水平集函数的重新初始化。
4 结束语
图像分割技术近年来被广泛用于边缘检测、医学图像分割等领域 ......
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