Resumen

Los modelos de contorno activo se utilizan para extraer el límite de un objeto de una imagen digital, pero existe una convergencia deficiente para los objetivos con concavidades profundas. Hemos propuesto un enfoque mejorado basado en los métodos existentes de flujo de vectores de gradiente. Las principales contribuciones de este artículo son un nuevo algoritmo para determinar la parte falsa del contorno activo con mayor precisión a partir de la fuerza global del flujo de vectores de gradiente y un nuevo algoritmo para actualizar el campo de fuerza externa junto con la información local de la fuerza magnetostática. Nuestro método tiene un campo de fuerza externa semidinámico, que se ajusta solo cuando existe el contorno activo falso. Por lo tanto, los contornos activos tienen más posibilidades de aproximarse al límite complejo, mientras que el costo computacional está limitado de manera efectiva. El nuevo algoritmo se prueba en formas irregulares y luego en imágenes reales como datos médicos de resonancia magnética y ultrasonido. Los resultados experimentales ilustran la ef

• Materias:Robots Cuidados pediátricos Experimentos numéricos Radares Factores psicológicos
• Subjects:Robot Pediatric care Numerical experiments Radars Psychological factors
• Palabras claves:Modelos de contorno activo; Límite del objeto; Imagen digital; Métodos de flujo de vector de gradiente; Campo de fuerza externa; Costo computacional
• Keywords:Active contour models; Object boundary; Digital image; Gradient vector flow methods; External force field; Computational cost