具有相干惩罚与自适应各向异性的极小路径管状结构分割

极小路径方法在管状结构分割应用中已被证明特别有用且高效。本文提出一种新极小路径模型，其关联一个动态黎曼度量，该度量嵌入了表观特征相干惩罚项和自适应各向异性增强项。表征管状结构表观与各向异性属性的特征通过关联的取向分数提取。所提动态黎曼度量在由高效单遍快速行进法执行的测地距离计算过程中更新。与最先进的极小路径模型相比，所提极小路径模型能够从复杂的血管树结构中提取出所需管状结构。此外，我们提出一种高效的基于先验路径的方法来搜索目标每个中心线位置处的血管半径值。最后，我们在合成与真实图像上进行数值实验。定量验证在视网膜血管图像上开展。结果表明所提模型确实取得了有前景的性能。