主动轮廓模型可同时进行MR图像分割和去噪

本文提出了一种基于全局最小化框架和水平集演化的基于区域的主动轮廓模型，用于磁共振图像的分割和去噪。 基于Nadaraya-Watson估计量和局部图像信息的新区域拟合能量被定义为强制曲线演化。 通过这种改进的区域拟合项，可以对具有噪声和强度不均匀性的图像进行分割和去噪。 受Perona-Malik扩散方程的启发，通过对偶公式定义了保边正则项，以惩罚区域边界的长度。 通过这个新的正则化项，边缘信息被用来提高轮廓在演化过程中捕获边缘并保持平滑的能力。 通过避免对梯度下降法无效的高效对偶算法，将所提出模型的能量函数最小化。 在医学图像上进行的实验表明，该模型提供了一种混合方法来同时执行图像分割和图像去噪。