基于小波变换的改进 DDGVF 医学图像分割算法

针对传统Snake模型不能很好地分割带有凹陷边缘图像的问题，提出了一种改进的结合小波的动态方向梯度向量流（简称DDGVF）模型．该算法首先利用小波变换的多尺度特性对待分割图像进行3层分解，然后在每层分解的图像下进行DDGVF算法的分割，不断获得更加精细准确的目标轮廓，最后达到准确分割．针对合成图像、含有噪声的图像和真实的CT以及MRI医学图像进行仿真实验．结果表明：改进算法能很好地解决传统Snake模型不能深入分割凹陷区域、捕获目标范围小等问题，并且具有分割时间较少的优点，是一种高效准确的医学图像分割算法．