超人歸來——再戰水平集

最新 06-23

純哥的故事遠未結束。在接連在CVPR, MIP上發表重要文章，提出距離正則化(CVPR2005)、RSF模型(MIP2008)以及DRLSE(MIP2010)等演算法之後，緊跟著於2011年,又發表了 A Level Set Method for Image Segmentation in the Presence of Intensity Inhomogeneities With Application to MRI 一文。

在這篇文章里，李在其2008年那篇最佳論文的基礎上，又提出了改進的演算法，目的仍然是對付分割圖像中的亮度不均勻。

這一次，李定義的圖像作用力的能量函數為：

與2008年相比，主要區別是增加了一個bias函數b(y)。

對上式交換積分次序，定義

則上式改寫為：

而加上內部約束力後的總能量為：

其中第二項為內部能量，第三項為所謂的距離正則化（如前所述，這個距離正則化項其實降低了演算法的效果）。

能量最小化的過程為：在每次迭代中，分別對phi, c, b中的一項進行更新：

1）更新phi。固定c和b, 用梯度下降法更新phi，

2）更新c。固定phi和b，通過最小化能量函數，得到

3）更新b。固定phi和c，通過最小化能量函數，得到

如果採用傳統的重初始化方法，則本文提出的演算法在分割醫學圖像中可以得到很好的效果。