66、医学图像分割中的阈值选择与水平集桥接力方法

医学图像分割中的阈值选择与水平集桥接力方法

在医学图像分析领域，图像分割是一项至关重要的任务，它能够帮助医生更准确地识别和分析病变区域。本文将介绍两种在图像分割中非常有用的技术：多灰度级阈值选择方法和水平集桥接力方法。

多灰度级阈值选择方法

当图像分割类别超过两个时，由于候选阈值集数量庞大，通常无法为每个可能的候选阈值集计算总平方投影误差。不过，利用更新操作，可以在合理的时间内计算投影误差的局部最小值。以下是该情况下的简单算法步骤：
1. 确定初始阈值 τ ：可以使用其他自动化程序，例如将高斯函数拟合到直方图。
2. 计算 A、¯Q 和 ¯c ：具体计算方式可根据相关理论进行。
3. 迭代循环 ：
- 对于每个阈值，计算该阈值的小幅度增加和小幅度减小对总投影误差的影响。
- 在所有可能的步骤中，选择导致总投影误差最大减小的步骤。
4. 算法终止条件 ：如果找不到能减小总误差的步骤，则算法终止。

为了验证所提出的阈值选择方法，进行了模拟实验。构建了三个大小为 512×512 的幻影图像：表示血管树的二值血管图像、二值股骨图像和灰度值小鼠腿部图像。模拟 CT 投影的步骤如下：
1. 计算 Radon 变换 ：得到每个数据点代表衰减系数线积分的正弦图。
2. 生成 CT 投影数据 ：假设为单能 X 射线束，生成无噪声的 CT 投影数据。
3. 添加噪声 <