基于NLM的双水平集医学图像分割算法

针对医学图像的复杂多样性,易受到各种外在和内在因素的干扰,提出了基于非局部均值算法的双水平集医学图像分割模型。对于图像含有高噪声的问题,引入非局部均值方法对图像进行去噪处理,并在传统DCV中引入偏移场能量项,利用水平集算法对去噪后的图像再进行分割,得出最终的分割效果图。实验结果显示,该模型有较强的抗噪性,可强化图像边缘信息,得到较好的分割效果。