提出了一种混合多相分割主动轮廓模型,用于精确地分割灰度图像。针对图像去噪和细小边缘的模糊问题,提出多尺度信息增强和各向异性张量扩散结合的方法,并利用快速预分割获得初始轮廓线。在全局项中,用多种局部特征变量重构拉普拉斯能量拟合函数处理大的目标边缘;为了更好地分割拓扑结构复杂的区域,提出了一种分割深度可控的区域分割能量,并构造了计算局部自适应最佳分割阈值的深度系数。在局部项中,采用局部高斯分布拟合处理灰度不均匀区域。模型使用指数函数作为停止速度函数,并加入鲁棒性的曲线演化停止条件,提高了分割效率。新

基于局部高斯拟合的主动轮廓模型利用图像的均值和方差信息来拟合图像信息。与只利用图像灰度均值信息建模的主动轮廓模型相比, 该模型能很好地分割复杂的医学图像。但该模型仅利用了图像的局部信息建模, 因此收敛速度比较慢; 并且在建立能量泛函时, 采用传统的Heaviside函数, 分割精度不高。针对这些缺陷, 在改进Heaviside函数的基础上, 引入全局高斯拟合项, 并且对局部高斯拟合项和全局高斯拟合项的权重系数均采用自适应的方法进行调整, 得到基于局部和全局高斯拟合的主动轮廓分割模型。改进模型不仅