Resumen

En este documento, proponemos un algoritmo mejorado basado en el modelo de contorno activo Mumford-Shah para imágenes de tomografía computarizada, que es el tema de este estudio. Después de analizar el modelo clásico de Mumford-Shah y los algoritmos de mejora relacionados, encontramos que la mayoría de los algoritmos de mejora parten de la estrategia de inicialización del modelo y la solución del valor mínimo de la función de generalización de energía, por lo que también mejoraremos el modelo clásico de Mumford-Shah desde estas dos perspectivas. Para la estrategia de inicialización del modelo de Mumford-Shah, proponemos reducir primero la dimensionalidad de los datos de imagen mediante el método de análisis de componentes principales (PCA), y para el vector de características de imagen reducido, utilizamos el algoritmo de posición inicial de la curva de segmentación -means, un método de agrupamiento general. Para los datos de imagen que han completado los dos procesos de preprocesamiento anteriores, luego utilizamos el modelo de Mumford-Shah para la segmentación de imágenes. El

• Materias:Ecuaciones diferenciales parciales Ecuación de difusión Sistema de discriminación Singularidad Acoplamiento electromecánico
• Subjects:Partial differential equations Diffusion equation Discrimination system Singularity Electromechanical coupling
• Palabras claves:Algoritmo propuesto; Modelo de contorno activo; Modelo Mumford-Shah; Segmentación de imagen; Función de generalización de energía; Segmentación de imagen de textura
• Keywords:Proposed algorithm; Active contour model; Mumford-Shah model; Image segmentation; Energy generalization function; Texture image segmentation