Abstract-Intensity inhomogenity förekommer ofta i verkliga bilder, som utgör en betydande utmaning i bildsegmentering. De mest använda bildsegmenteringsalgoritmerna är regionbaserade och är vanligtvis beroende av homogeniteten i bildintensiteten i de berörda regionerna, vilket ofta inte ger korrekta segmenteringsresultat på grund av intensitetens inhomogenitet. I detta dokument föreslås en ny regionbaserad metod för bildsegmentering, som kan hantera intensitetsinhomogeniteter i segmenteringen. Först, baserat på modellen av bilder med intensitet inhomogeniteter, vi härleda en lokal intensitet kluster egenskap av bildintensiteter, och definiera en lokal klustereringskriterium funktion för bildintensiteten i ett område av varje punkt. Denna lokala klusterkriteriet funktion integreras sedan med avseende på grannskapet centrum för att ge ett globalt kriterium för bild segmentering. I en nivåuppsättning definierar detta kriterium en energi i termer av nivåuppsättningsfunktioner som representerar en partition av bilddomänen och ett biasfält som står för bildens intensitetsinhomogenitet. Därför, genom att minimera denna energi, vår metod kan samtidigt segmentera bilden och uppskatta biasfältet, och det uppskattade biasfältet kan användas för intensitet inhomogenitet korrigering (eller bias korrigering). Vår metod har validerats på syntetiska bilder och verkliga bilder av olika former, med önskvärd prestanda i närvaro av intensitet inhomogeniteter. Experiment visar att vår metod är mer robust mot initiering, snabbare och mer exakt än den välkända bitvis släta modellen. Som en applikation har vår metod använts för segmentering och snedkorrigering av magnetisk resonans (MR) bilder med lovande resultat. Index Terms-Bias korrigering, bildsegmentering, intensitet inhomogenitet, nivåuppsättning, MRT.
En lokal regionbaserad nivåuppsättning (LRLS) metod föreslås för att modellera intensitetsvariationen som en bias term för var och en av de lokala regioner som genereras från intensitet klustring REF.
A Level Set Method for Image Segmentation in the Presence of Intensity Inhomogeneities With Application to MRI
{'venue': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science', 'Medicine']}