基于nystrom方法的水平集医学图像分割算法
NYSTROM方法的水平集医学图像分割算法是一种用来处理图像分割
问题的算法。

它采用侵蚀，膨胀，大小形态变换和统计强度变换等方法，以及其他计算机视觉算法，使得医学图像能够准确地分割出目标
物体。

NYSTROM方法将图像分割问题看作求解一个极值问题，其基本思
想是根据观察获得的图像空间特征信息，来计算出最优的边界信息。

NYSTROM方法的关键步骤有三步：图像建模，空间特征提取和边界提取。

首先，NYSTROM方法会采用一种图像建模方法，将要处理的图像映
射到一个可以表示不同物体位置特征的特征空间中。

这样，它就可以
使用这些新特征空间作为边界信息的提取凭据。

其次，NYSTROM方法会
使用侵蚀，膨胀等形态学操作提取目标物体的空间特征，如边缘特征
和轮廓特征，这些特征可以用来帮助识别目标物体的边界。

最后，NYSTROM方法会根据从上述特征中提取的信息，使用数值技术计算出最
佳的边界信息。

NYSTROM方法的水平集医学图像分割算法能够更准确地识别出目标
物体的边界，同时在耗时的情况下提高图像分割的准确性。

此外，NYSTROM方法的水平集医学图像分割算法还可以满足大多数应用场景的
性能需求，比如处理多种医学设备例如CT扫描和MRI扫描图像，以及
不同 MRI 扫描传感器和技术，如T1和T2。