基于改进Canny算子的双水平集医学图像分割

李祥健，朱家明，徐婷宜

(扬州大学 信息工程学院，江苏 扬州 225127)

0 引言

自20世纪70年代开始，图像分割得到了广大学者的重视，提出了上百种的分割方法，大致可以分为基于边缘的分割方法、基于区域的分割方法、基于能量泛函的方法、基于特定理论的方法[1]。水平集方法在1988年首次被提出来，用于解决流体力学的问题，它将一个二维演化曲线嵌入到一个三维空间函数中，通过求解这个空间函数的极小值得到最终的演化结果[2]。后来有学者在此基础上改进了水平集模型，克服了基于边界水平集模型容易发生边界泄露、对初始条件苛刻的缺点。

CV模型的提出后，受到了学者的广泛关注。传统的水平集由于图像的离散性以及外界噪声的影响，经过一段时间演化后会逐渐失去光滑性并出现尖角，因此需要周期性地重新初始化函数。为了解决这个问题，文献[3]提出在水平集函数中加入能量惩罚项，缩短了水平集演化时间。医学图像中往往包含多个目标区域，传统的单相水平集无法分割，文献[4]提出多相水平集的方法，用N个水平集函数表示2N个相，但是MRI图像往往存在灰度不均匀的现象，直接运用多相水平集模型进行分割，很难得到理想的分割结果。因此Wells等人在水平集模型中加入了偏移场矫正，可以较为准确地分割医学图像，但算法计算量大，运行时间较长。

医学图像存在灰度不均匀和边界复杂的问题，传统的双水平集模型无法达到理想的分割效果，因此本文将Canny算子与水平集模型相结合，首先在Canny算子的基础上加入梯度模板，用来解决传统Canny算子无法完全检测出复杂图像边缘的问题；……