基于多相Mumford-Shah模型最小图分割的视乳头杯盘分割*

为了有效地解决血管遮挡、噪声污染、光照不均、对比度小以及个体间差异大等视乳头图像分割中固有 的难题,提出采用基于图论的多相分段常数水平集ＭｕｍｆｏｒｄＳｈａｈ图像分割模型及其相应的图分割最优化方法。实验表明,该方法能够比经典的多相分段常数水平集ＭｕｍｆｏｒｄＳｈａｈ模型更快更精准地分割青光眼病人视乳头图像中的视杯和视盘形态。     

基于PCLSM的M-S模型的视乳头杯盘分割

基于分段常数水平集方法的M—S模型能解决二值M—S模型及其相应的C—V模型不适合包含多个目标（或多相）的图像分割的问题。采用该方法研究青光眼视乳头图像杯盘分割难题,并在此基础上进行杯盘重建。实验表明,该方法能够正确分割不同青光眼病人的视乳头图像。与多层分割方法相比,该方法能同时获得视杯和视盘的形态。