基于全局和局部活动轮廓模型的超声图像病灶分割方法

本发明涉及一种基于全局和局部活动轮廓模型的超声图像病灶自动分割的方法，属于图像处理技术领域。本发明对图像进行预处理，首先利用双边滤波器进行去噪，用于解决图像噪声的存在，影响分割准确性的问题；接着对图像进行模糊聚类，图像二值化处理和形态学处理后，进行病灶区域选择，同时获得初始轮廓；再对边界暗区域去除，用于解决超声图像病灶区域外不均匀的特点，来提高分割的准确性；最后利用全局和局部CV活动轮廓模型的结合分割，得到分割结果。本发明效实现病灶区域的选择，较为准确实现提取出病灶区域的轮廓。