Aktiva konturmodeller är mycket populära inom bildsegmentering. Olika funktioner såsom medelgrå och varians väljs för olika ändamål. Men för bild med intensitet inhomogeniteter, det finns inga funktioner för segmentering med hjälp av den aktiva konturmodellen. Bilderna med intensitet inhomogeniteter inträffade ofta i verkliga världen, särskilt i medicinska bilder. För att hantera de svårigheter som uppstår vid bildsegmentering med intensitetsinhomogeniteter föreslås en ny aktiv konturmodell med spridningsmetod med högre ordning. Med tillägg av gradient och Laplace information kan den aktiva konturmodellen konvergera till kanten av bilden även med intensiteten inhomogeniteter. På grund av införandet av Laplace-information blir skillnaden svårare. För att öka effektiviteten i segmenteringen är den snabba Split Bregman-algoritmen utformad för genomförandet av segmenteringen. Prestandan av vår metod demonstreras genom numeriska experiment av vissa medicinska bildsegmenteringar med intensitet inhomogeniteter.
Wang m.fl. REF har presenterat en medicinsk bildsegmenteringsteknik baserad på aktiv konturmodell för att hantera problemet med intensitetsinhomogeniteter i bildsegmentering.
Active Contour Model Coupling with Higher Order Diffusion for Medical Image Segmentation
{'venue': 'International Journal of Biomedical Imaging', 'journal': 'International Journal of Biomedical Imaging', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}