基于局部和全局信息的自适应水平集图像分割
基于局部区域信息的水平集医学图像分割方法
Ｃ ｍ ｕｅ ｎ ｉｅｒ ｇａ ｄ ｐ ｌ ａｉ ｓ ｏ ｐ ｔｒ ｇｎ ｅｉ ｎ Ａ ｐｉ ｔ ｎ 计算机工程与应用 Ｅ ｎ ｃ ｏ
基 于局部 区域 信息 的水平 集医学 图像 分割方法
郑 伟， 陈彦 江
Ｚ Ｅ ｉＣ Ｎ Ｙ ｎｊ ｎ Ｈ ＮＧ Ｗｅ， ＨＥ ａ －ａ ｇ ｉ
河 北大学 电子信息工程学院 ， 北 保定 ０ １０ 河 ７０ ２
ｆ ｒ ｔ ｎＣｏ ｕ ｅ ｎ ｉ ｅ ｒｎ ｎ ｐｉａｉｎ ， ０ ０ ４ （ １ ： ０ — １ ． ｏ ｍａ ｉ ． ｍｐ ｔｒ Ｅ ｇｎ ｅ ｉｇ ａ ｄ Ａｐ ｌ ｔ ｓ ２ １ ，６ ３ ） ２ ９２ １ ｏ ｃ ｏ
Ａｂ ｔａ ｔ Ｂｅ ａ ｓ ｍｅ ｉａ ｉ ｇ ｈ ｓ ｈ ｃ ａａ ｔｒｓｉ ｏ ｉｔｎ ｉ ｉｈ ｍｏ ｅ ｅｔ ｔｉ ｐ ｐ ｒ ｒｓｎ ｓ ｎ ｖ ｌ ｅ ｅ ｓｔ ｓｒ ｃ ： ｃｕ ｅ ｄｃ ｌ ｍａ ｅ ａ ｔ ｅ ｈ ｒｃｅｉｔ ｃ ｆ ｎｅ ｓ ｙ ｔ ｎ ｏ ｇ ｎ ｉ ｈ ｓ ａ ｅ ｐ ｅｅ ｔ ａ ｏ ｅ ｌｖ ｌ ｅ ｙ，
Ｃｏ ｌｇ ｆ Ｅ ｅ ｔ ｎ ｃ ａ ｄ Ｉ ｆ ｒ ｔ ｎ Ｅｎ ｉ ｅ ｒｎ Ｈｅ ｉ Ｕｎ ｖ ｒ ｉ Ｂａ ｄｎ Ｈｅ ｅ ７ ０ ２， ｈ ｎ ｌ ｅ ｏ ｌ ｃｒ ｉ ｎ ｎ ｏ ｍａ ｉ ｇ ｎ ｅ ｉ ｇ， ｂｅ ｉ ｅ ｓｔ ｅ ｏ ｏ ｙ， ｏ ｉ ｇ， ｂ ｉ ０ １ ０ Ｃ ｉ ａ
一种图像分割模型的自适应参数选择方法
Vol. 36 No. 5May 2019第36卷第5期2019年5月计算机应用与软件Computer Applications and Software一种图像分割模型的自适应参数选择方法王辉"吴永武' 杜应琼2'（安顺学院数理学院 贵州安顺561000）"安顺学院资源与环境工程学院 贵州安顺561000）摘要 针对灰度分布不均匀的图像特征，提出一种基于局部和全局高斯分布拟合能量的自适应权重参数选 择方法。
基于图像的局部和全局区域信息，以高斯分布作为拟合函数建立能量泛函。
基于水平集方法，随着活动 轮廓的演化，局部和全局区域信息在能量泛函中的权重会相应地变化，有利于提高图像分割的质量和效率。
数值实验验证了该方法的有效性。
关键词 图像分割活动轮廓模型水平集自适应参数选择中图分类号 TP391文献标识码 ADOI : 10. 3969/j. issn. 1000-386x. 2019. 05. 036AN ADAPTIVE PARAMETER SELECTION METHOD FOR IMAGE SEGMENTATION MODELWang Hui 1 Wu Yongwu 1 Du Yingqiong 21 ( School of Mathematics and Physics , Anshun University , Anshun 561000, Guizhou , China)2 (School of Resources and Environmental Eengineering , Anshun University , Anshun 561000, Guizhou . China)Abstract For the images characteristic with intensity inhomogeneity , this paper proposed an adaptive weightparameter selection method for local and global Gaussian distribution fitting energy. Based on the local and global regioninformation of images , we established the energy function by employing the Gaussian distribution as the fitting function.According to the level set method , with the evolution of the active contour, the weight of the local and global region information in the energy function changed accordingly , which was conducive to improving the quality and efficiency ofthe image segmentation. Numerical experiments demonstrated the effectiveness of this method.KeywordsImage segmentation Active contour model Level set Adaptive Parameter selectiono 引言随着信息化程度的不断提高和大数据科学的兴起，人类社会已经迈入高度数字化和信息化的时代，在 广阔的数据信息中，以数字图像出现的信息在各种资 源中占较大比例。
基于水平集的医学图像分割方法及其应用研究的开题报告
基于水平集的医学图像分割方法及其应用研究的开题报告一、研究背景及意义近年来，随着计算机技术和医学成像技术的不断发展，医学图像的获取和处理已成为医学领域研究的重要方向之一。
多数医学图像具有复杂的结构和形状，其自动分割一直是医学图像处理的一个热点难点。
目前医学图像分割方法主要包括基于前景和背景的阈值分割、基于区域的分割方法、基于边缘的分割方法、基于变形模型的分割方法等。
然而，由于噪声、灰度不均匀性、强烈纹理和复杂的形状等因素的干扰，这些方法并不能很好地适应医学图像的特点。
水平集方法是近年来在医学图像处理中得到了广泛应用的一种分割方法。
它利用数学模型中的曲线演化过程，在对目标和背景进行区分时可以有效地克服上述困难因素的干扰，达到更加准确、可靠的分割效果。
因此，基于水平集的医学图像分割的研究具有重要的科学意义和应用价值。
二、研究目标本研究旨在通过对水平集方法进行深入研究和分析，结合医学图像的特点和实际需求，探索出一种适合医学图像分割的水平集算法，提高医学图像分割的准确性和可靠性。
三、研究内容和方法1. 深入学习水平集算法原理与方法，包括曲线演化、梯度流、负梯度等基础知识。
2. 分析医学图像处理中存在的问题和难点，结合水平集方法的优势，提出基于水平集的医学图像分割思路。
3. 在Matlab平台上实现基于水平集的医学图像分割算法，在具体应用中对其进行验证和调整。
4. 对比和分析不同的分割方法的优势和适用性。
四、预期成果1. 设计出一种适用于医学图像分割的基于水平集的算法，提高医学图像分割的准确性和可靠性。
2. 验证该算法的有效性和实用性，为医学图像处理提供一种新的解决方案。
3. 发表相关研究论文或专著，提高研究成果的传播度和实用价值。
五、研究工作计划第 1-2 个月：研究相关文献，深入学习水平集算法原理和实现。
第 3-4 个月：分析医学图像处理中存在的问题和难点，提出基于水平集的医学图像分割思路。
第5-7 个月：在Matlab平台上实现基于水平集的医学图像分割算法，并进行初步测试。
一种基于边缘与区域信息的先验水平集图像分割方法
引
图像 分 割 作 为 图像 工 程 、 式 识 别 以及 计 算 机 模
义在高维 空间 中的水 平集 函数 的零 水 平集来 表 示 平
面 中的演化 曲线 ， 将参 数 主 动 轮廓 模 型 （ ａａ ｔｉ Ｐ ｒｍｅｒ ｃ Ａｃｉｅ ｏ ｔ ｕ ， ＡＣ ［５中曲线 的演化转 化 为水平 ｔ ｎｏ ｒＰ ）４ ｖＣ － ３ 集 函数 的 演化． 这种 曲线 的 隐 式表 示 法 允 许 曲线 在
先将 图像的区域信息融人基 于边 缘的水平集方法 ， 然后将 其与形 状先验 结合． 比实验表 明该文方 法 由于综 合考 对
虑 了 多 种 信 息 ， 够 更 好 地 完 成 被 遮 盖 目标 的 分 割 ， 于 与 背 景 灰 度 相 近 的 目标 也 能 达 到 更 好 的效 果 ． 能 对 关键 词 形状先验 ； 平集 ； 水 主动 轮 廓 模 型 ； 曲线 演 化 ； 图像 分 割
第３卷 ５
第 ５期
计
算
机
学
报
Ｖｏ ．３ Ｎｏ １ ５ ．５ Ｍａ ０ ２ ｙ ２ １
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２１ ０ ２年 ５月
ＣＨ Ｉ ＮＥＳ Ｊ Ｅ ＯＵ ＲＮＡ Ｌ ＯＦ ＣＯＭ Ｐ ＴＥＲＳ Ｕ
一
种 基 于边缘 与 区域信 息 的先 验水 平集 图像分 割方法
王 斌 李 洁 高新波
（ 西安 电子 科 技 大 学 电 子 工程 学 院 西 安 ７０ ７ ） １０ １
｛ ｌ Ｉ 目
摘
要
传 统 的水 平集 图 像 分 割 方 法 仅 考 虑 了 图 像 的 数 据 信 息 ， 此 对 被 遮 盖 的 目标 以及 与 背 景 灰 度 相 近 的 目标 因
基于水平集的局部自适应图像分割方法
基于水平集的局部自适应图像分割方法
王君伟;刘利雄
【期刊名称】《中国科技论文》
【年(卷),期】2017(012)008
【摘要】针对传统水平集图像分割模型无法准确分割灰度不均匀及多目标图像的问题,提出了1种改进的基于水平集的局部自适应图像分割模型.该模型在CV模型(Chan和Vese提出的模型)和LAW(local adaptive weighting)模型水平集演化方程的基础上,重新定义了1个局部自适应权重函数来表示像素点所在邻域的偏差信息,并约束该偏差信息与图像的局部灰度不均匀信息之间的差异为最小,以得到精确分割结果.将模型应用于多相位水平集中,实现了对多目标图像的分割.实验结果表明,该模型对灰度不均匀图像及多目标图像分割更准确,且对初始轮廓的位置更鲁棒.【总页数】5页(P895-899)
【作者】王君伟;刘利雄
【作者单位】北京理工大学计算机科学技术学院, 北京 100081;北京理工大学计算机科学技术学院, 北京 100081
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.4
【相关文献】
1.一种基于图割优化的局部水平集图像分割方法 [J], 王提;童莉;李中国;陈健;曾磊;闫镔
2.基于局部和全局信息的自适应水平集图像分割 [J], 蔡青;刘慧英;周三平;孙景峰
3.基于局部区域信息的水平集医学图像分割方法 [J], 郑伟;陈彦江
4.非线性自适应水平集的图像分割方法 [J], 周凤丽;于海平;龚江河
5.基于水平集的局部自适应图像分割方法 [J], 王君伟;刘利雄;
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基于水平集的图像分割方法研究及其在医学图像中的应用共3篇
基于水平集的图像分割方法研究及其在医学图像中的应用共3篇基于水平集的图像分割方法研究及其在医学图像中的应用1随着现代医学技术的不断发展，医学影像数据的获取和处理变得越来越重要。
其中，图像分割是处理医学影像数据的一个重要步骤，其目的是将图像中的不同区域分离出来，以便进行进一步的处理和分析。
在医学图像分割中，基于水平集的方法是一种常用的技术，本文将对该方法进行研究，并探讨其在医学图像中的应用。
基于水平集的图像分割方法是一种常用的表面演化技术，其基本思想是将图像中的不同区域看作不同的曲面，通过对这些曲面进行演化，最终将它们分离出来。
该方法采用的是黎曼几何中的水平集函数，即定义一个标量函数，使得每个像素点的函数值表示该点所处的曲面距离。
然后通过对该函数进行迭代计算，不断演化曲面，直到达到稳定状态，从而实现图像分割的目标。
在医学图像中，基于水平集的方法具有广泛的应用。
例如，在MRI图像处理中，可以将MRI图像中的肿瘤分割出来，以便进行诊断和治疗。
在CT图像处理中，可以将CT图像中的器官分割出来，以便进行手术规划和治疗。
此外，基于水平集的方法还可以应用于血管分割、病变分割、组织分割等多个医学领域。
然而，基于水平集的方法也存在一些问题和挑战。
首先，该方法对初始曲面的选取非常敏感，不同的初始曲面可能导致不同的结果。
其次，该方法需要进行大量的计算，耗费时间和计算资源。
此外，该方法还存在过度分割和欠分割等现象，在实际应用中需要进行进一步的改进和优化。
为了解决这些问题，目前研究者们提出了许多改进和优化方法。
例如，一些研究采用机器学习算法，通过对训练数据的学习，自动选择合适的初始曲面和参数，从而得到更好的分割结果。
另一些研究提出了高效的算法和优化策略，能够有效减少计算量和提高分割精度。
此外，一些研究还将基于水平集的方法与其他图像分割方法结合起来，从而得到更好的分割效果。
综上所述，基于水平集的图像分割方法是一种重要的医学图像分割技术，其在医学图像分析和诊断中具有广泛的应用。
一种新的自适应模型的水平集图像分割方法
一种新的自适应模型的水平集图像分割方法谢意1, 杨玲2XIE Yi1, YANG Ling 21.成都信息工程学院电子工程学院,成都6102252.成都信息工程学院网络工程学院,成都6102251.College of Electronic Engineering, Chengdu University of Information Technology, Chengdu 610225, China2.College of Networks Engineering, Chengdu University of Information Technology, Chengdu 610225, ChinaE-mail: cornyi@New level set method of image segmentation based on the adaptive modelAbstract：Level-set has been Widely used in image segmentation. Firstly, introduce the traditional level-set based on the model of C-V and GAC, And then a new method has been presented to segment images, which combined with the advantages of the C-V model and the GAC model meanwhile selectively consider the local information in the illegibility area according to the characteristics of image. Finally, a real example is used to demonstrate the method is effectiveness and feasibility on segmenting the noisy blurry boundary and intensity inhomogeneity images.Key words: level-set; energy function; image segmentation; PDE摘要: 水平集广泛应用于图像分割。
基于局部区域信息的水平集医学图像分割方法研究
密级：621.3 学校代码：10075分类号：TN911 学号：20071202工学硕士学位论文基于局部区域信息的水平集医学图像分割方法研究学位申请人：陈彦江指导教师：郑 伟 副教授学位类别：工学硕士学科专业：通信与信息系统授予单位：河北大学答辩日期：二○一○年五月Classified Index：TN911CODE：10075U.D.C：621.3NO：20071202A Dissertation for the Degree of MasterNovel level set approach for medical image segmentation based on local region informationCandidate:Chen YanjiangSupervisor:Associate Prof. Zheng Wei Academic Degree Applied for:Master of EngineeringSpecialty:Comm. & Info. SystemUniversity:Hebei UniversityDate of Accomplishment:May, 2010摘 要医学图像分割是对医学图像进行分析研究的关键步骤之一，高效且精确的医学图像分割是人体解剖结构重建、治疗规划、病灶确定与诊断和图形引导手术等研究的关键环节和重要基础，在生物医学领域具有重要的研究价值和实际意义。
本文重点对灰度分布不均匀医学图像的高效精确分割方法进行研究。
本文介绍了传统图像分割方法，分析了医学图像的成像原理与图像特点，并对水平集图像分割方法进行了深入探讨。
由X线成像、MR成像和血管造影成像技术所获取的医学图像具有各组织内部灰度有明显变化以及不同组织间部分区域灰度值相同的特点，我们将其称为灰度分布不均匀性。
Chan-Vese提出的基于Mumford-Shah模型的水平集分割方法虽然能够很好的处理对比度低、图像边缘模糊的图像，并有良好的抗噪性能，但是它无法正确分割具有灰度分布不均匀特点的图像。
基于局部区域信息的水平集医学图像分割方法
基金项目： 河北省科技攻关计划 （the Key Technologies R&D Program of Hebei Province， China under Grant No.06207125D-3） ； 河北省高等学 校科学技术研究青年基金 （No.2010218） 。 作者简介： 郑伟 （1972-） ， 女， 博士， 副教授， 主要研究领域为图像处理； 陈彦江 （1984-） ， 男， 在读硕士， 主要研究领域为图像分割。 收稿日期： 2009-03-24 修回日期： 2009-05-26
3
基于局部区域信息的 C-V 模型
基于 C-V 模型只利用到了全局信息， 而无法正确分割亮
度分布不均匀图像这个问题， 这里仔细分析了亮度分布不均 匀图像的特点， 将分割此类图像的关键： 局部区域信息， 引入 C-V 模型中， 以实现对此类图像的准确分割。文中将其称为 基于局部区域信息的 C-V 模型。 给定图像 I， 其定义域为 Ω ， 设 C 为在图像域 Ω 上的一个 轮廓曲线， x 为图像上的任意一点(x Î Ω) ， 定义其能量函数为：
1
引言
在现代临床应用中， 各种医学图像为医生诊断病症带来
将其能量最小化， 得到位于目标边界的闭合曲线， 其最大的优 点是能够自动处理曲线拓扑结构的变化。水平集分割方法分 为两种： 基于梯度和基于区域信息。基于梯度的水平集方法[2] 仅利用图像的局部边缘信息， 对比较模糊或者噪声较大的图 像无法得到满意的结果。基于区域的水平集分割方法， 最有 代 表 性 的 是 由 Chan 和 Vese 提 出 的 将 水 平 集 方 法 同 简 化 的 Mumford-Shah 模型相结合的方法， 即 C-V 模型 [3]， 它利用的是 同质区域的全局信息， 可得到全局最优的结果， 对于图像亮度 分布均匀的图像可得到较好的结果。但是对于医学图像中的 X 线图像、 MR 图像、 血管造影图像等具有亮度分布不均匀特 点的图像， 其各组织结构内部的亮度是缓慢变化的， 甚至某部 分组织的亮度同其他部分组织的亮度是相同的。由于 C-V 模 型在在进行图像分割前， 假设图像是由统计均匀的多个区域 构成， 即： 目标和背景的灰度都是均匀的， 所以它只利用到了 全局信息。基于全局区域信息的 C-V 模型无法得到正确的分 割结果。 对于这类医学图像， 局部区域信息是分割各个组织的重
基于局部和全局信息的自适应水平集图像分割
基于局部和全局信息的自适应水平集图像分割本文利用局部和全局信息融合，提出一种有效的自适应水平集图像分割技术，以实现自动图像分割。
该算法基于水平集的思想，以及阈值选取自适应的能力，可实现准确的图像分割。
图像分割是图像处理的一项重要的技术，主要用于将图像中的物体与背景分离开。
基于水平集的图像分割是一种自动图像分割的有效算法，但它受到阈值选择的影响较大，这在图像分割精度上带来一定的局限性。
为此，本文提出了一种基于局部和全局信息融合的自适应水平集图像分割算法。
首先，本文提出的算法基于局部领域的联合直方图刻画的局部特征，引入两个空间窗口来分别捕获局部和全局信息，以及一个自适应窗口来实现自适应阈值的选择。
此外，算法还引入了一种改进的N类分割算法，用于实现分类图像的最优分割。
本文的实验结果表明，基于局部和全局信息融合的自适应水平集图像分割算法，能够在实验数据集上实现准确的图像分割。
相比于传统水平集图像分割算法，本文提出的算法可以提高图像分割的精度，并且能够有效的解决阈值选择的问题。
因此，本文提出的自适应水平集图像分割算法具有良好的实用性，可以在精确图像分割应用中发挥效用。
未来研究可以深入探索图像特征提取，以及多类图像分割技术，以进一步提高图像分割精度。
综上所述，本文提出了一种有效的自适应水平集图像分割算法，该算法基于局部和全局信息融合，可以实现准确的图像分割，同时也
能有效的解决阈值选择的问题。
该算法具有很好的实用性，可以用于精确图像分割的应用中。
基于局部和全局灰度拟合的图像分割算法
其中ｅ ） 一 １ ｏ１ ， ＝Ｊ，－）ｘ ｙ ｌ ＝ｌ Ｋ ） ） ． ｙ舡） ， ｘ （ （ｆ ２ｅ ｄ Ｋｙ ｌ） ＇ （ ｌ ．
为 保 持 水 平 集 函 数 演 化 的 稳 定 性 和 零 水 平 集 的光 滑 ， 能 量 泛 函 在
像 分 割 是 计 算 机视 觉 和高 层 图像 处 理 的基 础 。 如 今 ， 于 偏 微 分 方 程 基 的 活 动 轮廓 模 型 已在 图像 分 割 中得 到 广 泛 应 用 ｌ］与 传 统 的 图像 分 割 】。 － ６ 现 有 的 活 动 轮 廓模 型 大体 上 可 以分 为 两 类 ： 于 边 缘 的模 型ｌ１ 基 于 基 】和 － ３ 区域 的 模 型 。 于 边 缘 的 模 型 利 用 局 部边 缘 信 息 来 吸 引活 动 轮 廓 向 基 目标 边 界 演 化 ； 于 区 域 的模 型 旨在 通 过 区 域 表 达 策 略 区 分 各 个 目标 基 区域 来 控 制 活 动 轮 廓 的演 化 。 很 多基 于 区域 的模 型 ， 常 用 的 Ｐ 但 如 Ｃ模 型 （ｉｃｗｓ ｏｓ ｎ ｄ ｌ）均 假 设 图 像 各 个 区域 的 灰 度 分 布 在 统 ｐｅｅ ｉ ｃｎｔ ｔ ｅ ａ ｍｏｅｓ ．
基于区域信息的水平集医学图像分割
基于区域信息的水平集医学图像分割作者：王莹来源：《电子技术与软件工程》2018年第01期不断完善基于区域信息的水平集医学图像分割方法，能够有效提升医学诊断的效率，对促进医疗事业的更好发展，具有重要作用。
本文在对基于边缘的水平集方法进行综合阐述的基础上，重点从符号压力函数和能量泛函和演化方程两个方面论述了基于区域信息的水平集医学图像分割方法，以期为相关人士提供借鉴和参考。
【关键词】区域信息水平集图像分割随着社会经济的不断发展和社会生产力水平的进一步提升，医疗行业得到了长足的发展，医疗诊断的水平和效率明显提升。
传统的医学图像分割未能充分利用区域信息，无法合理选择正确的分割强度，导致医学图像分割存在亮度分割不均现象。
因此，不断完善基于区域信息的水平集医学图像分割方法，具有十分重要的现实意义。
1 基于边缘的水平集方法基于边缘的水平集对医学图像进行分割采用的是外力，与传统的水平集分割方法相比，基于边缘的水平集方法加入了惩罚项的概念，使得图像的演化曲线具备符号性，防止对演化曲线进行初始化操作。
基于边缘的水平集方法能量泛函的定义为：其中，Ω代表图像域，μ、λ、υ代表常数，代表Dirac函数，带表Heaviside函数。
I（x，y）为图像函数，g（x，y）为停止函数。
采用梯度下降法对水平集能量泛函公式进行演化可导出其演化方程，但由于速度函数v的符号具有固定性，因此，演化方程的曲线会呈现沿着固定方向演化的趋势，受目标不确定的影响，但演化方程的曲线遇到凸起和凹陷时，不能实现对图像的完整分割，出现边缘泄露现象。
同时，由于速度函数v是常数项，如不能合理确定v的取值，会对曲线的演化效果造成不良影响。
例如，若速度函数的取值过大，容易增大演化方程曲线的变化幅度，在模糊边缘处出现图像泄露现象。
若速度函数v的取值过小，容易使演化方程曲线因演化速度慢而增加演化的时间。
停止函数g（x，y）不能实现对医学图像边缘信息的反映，仅能够反映图像灰度的变化情况。
图像分割的自适应快速水平集演化模型
图像分割的自适应快速水平集演化模型
王艳
【期刊名称】《计算机仿真》
【年(卷),期】2016(033)002
【摘要】在图像分割优化的过程中,为避免传统水平集方法的重新初始化,针对采用无需重新初始化水平集演化模型存在的对轮廓初始化敏感、收敛速度不够快等缺点、首先定义一个均值滤波的可变权系数,并用来替换原模型中面积项的常值权系数,进
而得到一个图像分割的自适应快速水平集演化模型.可变权系数在目标内外具有相
反符号,使得曲线在演化过程中可以根据图像信息自适应地决定向内或是向外运动,
从而允许任意位置定义初始轮廓.实验结果表明,所提模型对轮廓初始化不敏感,而且能够快速分割图像,如对于二值图像一次迭代便可以得到图像分割优化效果.
【总页数】5页(P269-272,285)
【作者】王艳
【作者单位】重庆师范大学数学学院,重庆401331
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.4
【相关文献】
1.基于局部和全局信息的自适应水平集图像分割 [J], 蔡青;刘慧英;周三平;孙景峰
2.选择性自适应水平集演化模型 [J], 周奔;何传江;王艳
3.无需重新初始化的自适应快速水平集演化模型 [J], 田巧玉;黄水波;何传江
4.非线性自适应水平集的图像分割方法 [J], 周凤丽;于海平;龚江河
5.距离保持水平集演化模型的快速实现算法 [J], 原泉;王艳;李玉先
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于局部和全局信息的自适应水平集图像分割
均 匀 图像 的能力 与对 初始 轮廓 位置 的鲁 棒性 。然 后 ， 利用 演化 曲线 轮廓 内外 小邻域 的灰度均 值 差作 为 自变量 ， 建 立 了 自适 应权 重 函数模 型 ， 提高 了模 型分 割灰 度不 均匀 图像 的效 率 和准确 性 。最后 ， 为 了避免 水平 集 函数 的
关键词 ： 图像 分 割 ； 灰 度 不 均 匀 ； 水 平 集 ； 权 重 函 数 ； 惩 罚 项
中图 分 类 号 ： Ｔ Ｎ９ ５ ７ ． ５ ２
文献标志码 ： Ａ
ｄ ｏ ｉ ： ｌ Ｏ ． １ １ ８ ８ ４ ／ ＨＰ Ｌ Ｐ Ｂ ２ ０ １ ７ ２ ９ ． １ ６ ０ ４ ３ ２
第 ２ ９卷第 ２期 ２ ０ １ ７ 年 ２月源自 强 激 光 与 粒 子 束
ＨＩ ＧＨ ＰＯＷ ＥＲ ＬＡＳＥＲ ＡＮＤ ＰＡＲＴＩ ＣＬＥ ＢＥＡＭ Ｓ
Ｖｏ １ ． ２９。Ｎ Ｏ． ２
Ｆｅ ｂ ．，２ Ｏ１ ７
基 于 局 部 和 全 局 信 息 的 自适 应 水 平 集 图 像 分 割
分 割效 率和 准确性 。
本 文提 出了一种 基 于局部 和全 局信 息 的 自适 应水 平集 图像分 割 模 型 ， 实 现 了 局部 能 量 项 和全 局 能 量项 之
间权重 的 自适应 调整 。首 先 ， 利用 Ｌ Ｂ Ｆ模 型 和 Ｃ Ｖ模 型构 建 局 部 能量 项 和 全局 能 量 项 ， 增 强模 型分 割 灰 度不
全 局 信 息 的 自适 应水 平 集 图像 分 割 模 型 。首 先 ， 利 用 图像 局 部 信 息 和 全 局 信 息 建 立 局 部 能 量 项 和 全 局 能量 项 ， 并 且 利 用 演 化 曲 线 轮 廓 内外 小 邻 域 的 灰 度 均 值 差 作 为 自变 量 ， 建 立 了权 重 函数 模 型 ， 实 现 了局 部 能 量 项 和 全 局 能 量项 之 间 权 重 的 自适 应 调 整 ， 提 高 了模 型 分 割 灰 度 不 均 匀 图像 的效 率 和 准 确 性 。其 次 ， 提 出 了一 种 新 的能 量 惩 罚项 ， 避 免 了水 平 集 函数 的重 新 初 始 化 ， 增 强 了数 值 计 算 的 稳 定 性 。 最 后 ， 为验 证模 型的优 越性 ， 将 模 型 与 ｃ ｖ模 型、 Ｌ Ｂ Ｆ模 型 和 Ｌ Ｇ Ｉ Ｆ模 型 进 行 了对 比 ， 并通过分割时 间、 迭 代 次 数 以 及 相 似 度 等 指 标 对 分 割 结 果 进 行 了 客观 、 定 量 分 析 。最 终 结 果 表 明 ： 该 模 型 不 但 对 初 始 轮廓 具 有 较 高 鲁 棒 性 ， 而 且 对 灰 度 不 均 匀 图 像 具 有 较 高 的 分割准确性与分割效率 。
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基于局部和全局信息的自适应水平集图像分割本文讨论了基于局部和全局信息的自适应水平集图像分割（adaptivelevelsetimagesegmentationbasedonlocalandglobalinf ormation）技术，以及它为图像分割提供帮助的原理，优点，缺点和未来发展趋势。
图像分割是指将图像中不同区域分开的过程，用于可视化和分析。
尽管由于不同应用的不同需要，算法的类型可能有所不同，但是图像分割的成功的关键还是其能有效地将图像中的不同区域分开的能力。
与其他图像分割技术相比，基于局部和全局信息的自适应水平集图像分割技术更加灵活，具有更好的性能。
它主要基于局部和全局特征，将像素分成若干个相连的区域，并以此为基础构建高维特征空间。
自适应水平集技术使用“活性区域”算法，允许灰度非连续向量和其他外部因素来指导图像分割。
这种方法实现了更加精细、自然、准确的图像分割。
基于局部和全局信息的自适应水平集图像分割技术主要优点是
可以有效地分割出图像中具有不同分析特征的各个区域。
此外，它可以处理各种图像类型，因为它可以识别图像中的不同特征，比如灰度不连续向量，颜色，密度等。
然而，基于局部和全局信息的自适应水平集图像分割技术也有一些缺点。
首先，在处理复杂图像时，它的速度比其他方法要慢得多。
此外，这种方法可能会出现错误的分割，因为它的结果可能很接近图像中的边界，而传统的图像分割方法可以很好地分割出边界。
未来，基于局部和全局信息的自适应水平集图像分割技术将继续发展，以用于识别更复杂的图像，包括三维图像以及更复杂的噪声等。
此外，这种技术还可以用于解决其他图像分割中存在的问题，比如虚假边界，噪声，缺失等。
总之，基于局部和全局信息的自适应水平集图像分割技术是一种具有潜力的图像分割方法。
它的主要优点是可以有效地分割出图像中具有不同分析特征的区域，并可以处理各种图像类型。
然而它也存在一些缺点，但未来它可能会取得更好的发展，用于解决更复杂的图像分割问题。