一种基于ROEWA算子的改进CV模型用于乳腺超声图像分割

摘要: 基于区域的几何活动轮廓（Chan-Vese, CV）模型是乳腺超声图像常用的一种分割算法。但传统的CV模型不能满足乳腺超声图像分割精度高、速度快的要求。因此，文章提出了一种基于指数加权平均比率（Ratio of Exponential Weighted Average，ROEWA）算子改进的CV模型，用于乳腺超声图像中病灶区域的分割。首先，计算乳腺超声图像的ROEWA算子。其次，基于图像的ROEWA算子构建边缘指示函数，用于代替CV模型中的Dirac项。最后，去除平滑项，从而提高曲线演化的速度。实验结果表明，文章提出的算法不仅能提高分割的精度，而且能显著提高分割的速度。