改进的快速C-V模型指静脉图像分割算法

为快速准确地进行指静脉图像的分割,在经典C-V模型的基础上,增加了距离惩罚项和边缘检测函数,并使图像演化不基于内部区面积。改进后的算法保留了C-V模型全局优化的特性,同时有效避免了重新初始化过程,并对图像边缘更加敏感,使改进后的算法适合对指静脉图像的分割。仿真实验结果表明,改进后的C-V模型能较好地处理指静脉图像边界模糊和灰度分割不均的问题,同时还可提升分割效率。