基于Snake模型的低对比度噪声心脏MRI图像分割

提出了一种基于Snake模型的低对比度、噪声心脏MRI图像分割算法。Snake模型通过轮廓线的变形得到感兴趣区域(ROI)的边界,但其分割结果依赖于初始轮廓线的位置,且变形曲线容易收敛于局部梯度极大值区域或从弱边界处泄漏,对于深度凹陷的区域也难以分割。通过增加局部面积能量项,扩大了Snake模型寻找边界的范围;在模糊C均值集群分类的基础上,构造模糊能量项,能够较好地处理心脏MRI图像中的弱边界、局部梯度极大值区域、伪影等现象。分割实验证明了改进的模型能够有效地分割低对比度、噪声心脏MRI图像。