强度不均匀性在图像分割和磁共振（MR）图像理解方面造成许多困难。偏差校正是在定量分析之前解决MR图像强度不均匀性的重要方法。本文提出了一种改进的模型，用于分割强度不均匀的图像并同时估计偏置场。在改进的模型中，通过考虑局部区域中测量图像和估计图像之间的差异来定义聚类标准能量函数。通过使用局部区域中的这种差异，改进的方法可以获得准确的分割结果和偏差场的准确估计。能量函数被合并到具有水平集正则化项的水平集公式中，并且通过水平集演化过程来进行能量最小化。提出的模型首先显示为两阶段模型，然后扩展为多阶段模

本文提出了一种新颖的基于区域的主动轮廓模型（ACM）进行图像分割，该模型对噪声和强度不均匀性具有鲁棒性。 所提出模型的能量函数由三个项组成，即斑块统计区域拟合项，改进的正则化项和强度变化惩罚项。 斑块统计区域拟合项计算每个斑块中的局部统计信息，作为抵抗强度不均匀和弱边界的精确驱动曲线的基础。 并且正则项与梯度信息的耦合提高了使用尖点和窄拓扑结构捕获边界的能力。 此外，提出了强度变化惩罚项，以确保分割结果对不规则强度变化具有鲁棒性。 在医学和自然图像上的实验表明，对于具有噪声和强度不均匀性的图像分

使用改进的主动轮廓模型进行图像分割