图像分割水平集方法

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融合Ratio边缘信息的水平集SAR图像分割方法

融合Ｒａｉ缘信息的水平集Ｓｔｏ边ＡＲ图像分割方法
吕雁，冯大政
７０７）１０１
（安电子科技大学电子工程学院，西西安西陕
摘要：提出了一种融合边缘和区域信息的变分水平集合成孔径雷达图像分割方法．方法不需要去除该相干斑噪声的预处理过程，用具有恒虚警特性的Ｒｔ利ａｉ子提取合成孔径雷达图像的边缘信息，与ｏ算并无边缘活动轮廓模型结合建立合成孔径雷达图像分割能量泛函模型，过最小化能量泛函得到曲线演通
２１００年６月第３卷第３期７
西安电子科技大学学报（自然科学版）
ＪＯＵＲＮＡＬ０ＦＸＩＩＤＡＮＵＮＩＶＥＲ NhomakorabeaＩＴＹ
Ｊｎ２１ｕ．００
Ｖｏ．７Ｎｏ３１３．
ｄｉ１．９９ｊｉｓ１０ — ４０２１．３．１ｏ：０３６／．ｓｎ．０１２０．００００９
ｏｂｔｎｅｉｍｉａｉｆｔｅｅｒｕｎｃｉｎａ．Ｔｏｉｐｌｍｅｔｉａｅｍｅａｉａｉｄｂｙｍｎｉｚｔｏｎｏｈｎｅｇｙｆｔｏ１ｍｅｎｍｇｅｓｇｎｔｔｏｎ，ｔｅｓｌｔｏｎｏｈｅｈｏｕｉｆｔＰＤＥｓｂｙａｖａｉｔｏｎａｅｅｅｐｐｏｃｓａｒａｉｌｌｖｌｓｔａｒａｈｉｐｐｌｄ．ＴｈｅｐｅｆｒａｃｈｅｍｅｈｏｓｖｒｆｅｏｔｉｅｒｏｍｎｅｏｆｔｔｄｉｅｉｉｄｂｙｂｈｓｎｔｔｃａｄｒａｙｈｅｉｎｅｌＳＡＲｍａｓ．ＩｓｓｗｎｔｔｔｅｈｏａｃｕｒｔｌｘｒｃａｇｔｒｉｇｅｔｉｈｏｈａｈｅｍｔｄｃｎａｃａｅｙｅｔａｔｔｒｅｓｆｏｍｈｅＳＡＲｔｉａｔｗｉｈｏｎｙｄｓｃｅｓｅｍｇｅｂｕｔｕｔａｅｐｅｋｌｔｐ，ｗｈｃｓｅｓｓａｐｒｆｒｌｄｇｃｕａｙ．ｉｈｐｏｓｓｅｅｅａｂｅｅｅａｃｒｃ

图像分割中分段光滑Mumford_Shah模型的水平集算法

∫ λ | u0 ( x , y) - u ( x , y) | 2d x d y + Ω
∫ v | u ( x , y) | 2d x d y ,
(1)
Ω\ C
式中 , u0 ( x , y) 为开集 Ω ∈R2 上给定的含噪图像 ;
闭集 C Α R2 为 u0 ( x , y) 在 Ω 上的不连续集 (如图
Key words image segmentation ; active contour model ; level set
1 引言
图像分割和形状表示是计算机视觉和计算机图
形学研究的一个基本问题 ,也是一个经典难题1 基于 Kass[1 ] 提出的主动轮廓线模型 ( 又称 Snake 模型) ,为解决这一问题展现了令人鼓舞的前景[2 ]1 主动轮廓线模型是一个自顶向下定位图像特征的机
性 ,而通过长度项控制边缘的分数维粗糙度1 它具
有结合使用高层知识的能力 ,支持直观的交互式操
作 ,成为目前最引人注目的主动轮廓方法1
近 20 年来 ,在国外 ,应用 Mumford2Shah 模型
进行图像恢复和去噪、图像分割和分类、形状匹配等
方面取得了大量的成果 ,国内的研究尚处于起步阶
段1 由于 Mumford2Shah 模型是现代数学中的一种
1 ( Depart ment of Com puter Science and Technology , N anji ng U niversity of Science & Technology , N anji ng 210094) 2 ( Graduate School , N anji ng U niversity of Science & Technology , N anji ng 210094) 3 ( Fourt h Instit ute of t he Second A rtillerist , Chi nese People’s L iberation A rm y , Beiji ng 100085)

图像分割(水平集方法)

11
❖ 在传统的水平集方法中，初始水平集函数通常取为由初始曲线生成的符号距离函数。
d ((x, y),C)inside (C),
0,onC,
非连续性分割：首先检测局部不连续性，然后将它们连接起来形成边界，这些边界把图像分以不同的区域。这种基于不连续性原理检测出物体边缘的方法称为基于点 (边界)相关的分割技术
两种方法是互补的。有时将它们地结合起来，以求得到更好的分割效果。
5
❖ 分类—连续性与处理策略
连续性：不连续性：边界相似性：区域
❖ 图像分割在很多方面，如医学图像分析、交通监控等，都有着重要的应用。
❖ 意义
分割的结果用于图像分析，如不同形式图像的配准和融合、结构的测量、图像重建及运动跟踪等。
用于系统仿真、效果评估及三维定位等可视化系统中。可在不丢失有用信息的情况下进行数据压缩。分割后的图像与噪声的关系减弱，具有降噪功能，便于
图像分割
❖图像分割定义
按照一定的规则将一幅图像分成各具特性的区域，并提取出感兴趣目标的技术和过程
其它名称：
❖ 目标轮廓技术（object delineation ） ❖ 目标检测（target detection） ❖ 阈值化技术（thresholding）图像处理到图像分析的关键步骤
1
图像分割的应用
3
❖ 地位
图像处理着重强调图像之间进行变换以改善图像的效果图像分析则主要是对图像中感兴趣的目标进行检测和测
量，以获得它们的客观信息从而建立对图像的描述图像理解的重点是在图像分析的基础上，进一步研究图
像中各目标的性质和它们之间的相互关系，并分割：将相似灰度级的像素聚集在一起。形成图像中的不同区域。这种基于相似性原理的方法也称为基于区域相关的分割技术

基于水平集的gac模型的图像分割报告

偏微分方程与图像处理(GAC的水平集方法)实验二 GAC 的水平集方法一实验目的采用GAC 模型的水平集方法检测图像中对象的轮廓，以便有效地进行分割。

二原理分析推广GAC 模型的水平集方法对应的PDE 为：u gc u g u gk u t∂=∇+∇•∇+∇∂ （3.31）按照上式，曲线运动将受两种“力”的支配，第一种力来自于曲率几何形变—曲率运动（gc u gk u ∇+∇），不过它的强弱还要受到因子()g I ∇的影响。

I ∇为图象I(x,y)的梯度模值，函数g (r) 是可以是任何具有单调减性的函数。

因为图象梯度模值I ∇在图象的边缘附近有较大值，从而使g(I ∇)取极小的值，故在图象边缘附近，该作用力将会变的很小，因此有时将边缘函数()g I ∇称之为边缘停止函数。

常数c 的作用是加速曲线向内部收缩。

第二种力来自于g 的梯度(1,2)g αα∇=，它是一种不论当前C 的局部是在对象内部或外部，都能将曲线引向边界的“吸引力”。

从而g u ∇•∇总是使曲线向着更接近于边界线的方向运动，最终达到贴近对象边界的稳定状态。

由于这两种作用使曲线演化可最终达到紧靠轮廓这一稳定状态而不再继续演化。

采用单边迎风方案，根据（1.76）式的数值方案实现上式：考虑到 0g >,0c >可得：(1)()(){n n ij ij ij u u t g c +-=+∆∇()()()()max(1,0)min(1,0)max(2,0)min(2,0)x ij x ij y ij y ij D u D u D u D u αααα-+-+++++ (0)2(0)212[()()]}n ij ij x ij y ij g k D u D u ++ (2.1)其中()2222[(max(,0))(min(,0))(max(,0))(min(,0))]x ij x ij y ij y ij D u D u D u D u -+-+-∇=+++ (2.3),1,1(0)2i j i j x ij u u D u +--= 中心差分 (2.2),1,x ij i j i j D u u u ++=- 向前单边差分 (2.3),,1x ij i j i j D u u u --=- 向后单边差分 (2.4)三编程过程1 准备工作1）读入图像I ，将其转化为灰度图象，重新调整图象的大小为[100，100]。

多区域SAR图像分割的改进水平集方法

ｍａｇｅＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇａｎｄＭｕｌｔｉｍｅｄｉａＴｅｃｈｎｏ的改进水平集方法
殷戴乾，田铮（１．西北工业大学理学院应用数学系，陕西西安７１０１２９；
ｎ
ＳＡＲ图像，更不能获得精确的分割结果对比，因此，首先基于Ｇ统计模型定义能量映射函数以代替像
素值进行后续处理，减小相干斑的影响；其次，使用水平集算法对处理后的图像进行分割处理，选用了
一
种形式更为简单的水平集函数，并可以较容易地推广到多区域ＳＡＲ图像分割情况。实验结果表明，
ｆ１
该方法可以减少相干斑噪声对ＳＡＲ图像分割过程的不良影响，具有较好的准确性。
ｏｎｄｌｙ，ｕｓｉｎｇｌｅｖｅｌｓｅｔｍｅｔｈｏｄｔｏｆｉｎｉｓｈｉｍａｇｅｓｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ，ｔｈｉｓａｒｔｉｃｌｅｕｓｅｓａｍｏｒｅｓｉｍｐｌｅｅｎｅｒｇｙｆｕｎｃｔｉｏｎｗｈｉｃｈｉｓｅａｓｙｔｏｂｅｕｓｅｄｔｏｄｅａｌｗｉｔｈｍｕｈｉｒｅｇｉｏｎＳＡＲｉｍａｇｅｓｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ．Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｉｓｍｅｔｈｏｄｃａｎｒｅｄｕｃｅｓｐｅｃｋｌｅｎｏｉｓｅｉｎ —

基于水平集方法的图像分割关键技术研究的开题报告

基于水平集方法的图像分割关键技术研究的开题报告一、研究背景及意义随着数字图像处理技术的发展，图像分割已经成为图像处理领域中的重要研究方向之一。

图像分割将图像中不同区域进行分割和分类，是实现图像识别、图像检索、虚拟现实等应用的关键技术之一。

因此，图像分割技术的研究受到了广泛关注。

水平集方法是一种基于变分法的图像分割方法，它将图像中不同区域作为不同的水平集，通过优化水平集函数使得不同水平集之间具有较大的分界，从而实现图像分割。

水平集方法在图像分割领域具有较高的精度和鲁棒性，能够有效地处理各种形状和纹理复杂的图像。

因此，在图像分割领域，水平集方法得到了广泛的应用。

二、研究内容本文主要研究基于水平集方法的图像分割关键技术。

具体研究内容如下：1. 水平集方法原理：介绍水平集方法的基本原理，分析水平集函数的构造方式和优化方法，探讨不同水平集之间的分界方法。

2. 水平集方法改进：分析现有水平集方法存在的问题，探究改进方法，如曲线演化方法、形态学方法等，提高水平集方法的精度和鲁棒性。

3. 实验设计：基于公开数据集，设计实验方案，比较不同水平集方法的分割效果，分析各方法的优缺点。

4. 分析总结：总结不同水平集方法的适用范围和局限性，为未来的研究提供指导和参考。

三、研究方法本文采用文献调研、实验研究和数据分析等方法。

首先，对现有水平集方法进行系统的文献调研，深入理解其原理和应用范围。

其次，结合公开数据集，设计实验方案，比较不同水平集方法的分割效果。

最后，通过数据分析，总结不同方法的优缺点，为未来的研究提供指导和建议。

四、进度安排本研究计划于2021年6月开始，预计2022年6月完成。

具体进度安排如下：1. 2021年6月-2021年8月：文献调研，研究水平集方法的理论基础。

2. 2021年9月-2022年1月：实验研究，设计实验方案，比较不同水平集方法的分割效果。

3. 2022年2月-2022年4月：数据分析，总结不同方法的优缺点，提出改进和优化建议。

结合梯度与区域信息的变分水平集图像分割方法

ＩａｅＳｅｍｅａｉｓｄｏｒａｉｎａｖｌＳｅｔｒｄｍｇｇｎｔｔｏｎＢａｅｎＶａｉｔｏｌＬｅｅｔｗｉｈＧａａｅｉｎＩｏｍａｉｎｄＲｇｏｎｆｒｔｏｎ
Ｌｎ —ｈｎ，ＡＮｕ。ＺＩＢｉｇｃｕＴＩＪｎ，ＨＯＮＧｈ— ｎ３Ｚｉｍｉｇ
（．ＮｅｗｒｅｔｒＫａｈａｅｃｅｓＣｌｇ，ｓｇｒＸｉｊａｇ８４０，Ｃｉａ２ｏｌｅｏｄｃｌｇｎｅｉｇ１ｔｏｋＣｎｅ，ｓｇｒＴａｈｒｏｌｅＫａｈａ，ｎｉｎ４００ｈｎ；．ＣｌｇｆＭｅｉｉｅｒｅｅａＥｎｎａｄＴｃｎｌｙＸｉｊａｇＭｅｉａＵｉｅｓｙｒｍｑ，ｎｉｎ３０ｈｎ；．ＤｅａｔｎｆＩｆｒｔｎｎｅｈｏｏ，ｎｉｎｄｃｌｎｖｒｉ，ＵｕｉＸｉｊａｇ８０１，Ｃｉａ３ｇｔ１ｐｒｍｅｔｏｍａｉｏｎｏ
３喀什师范学院信息工程技术系，．新疆喀什８４０；４００）．
摘
要：在研究分析基于梯度的图像分割方法和基于区域的Ｃａ — ｅｅ（．分割方法的基础上，ｈｎＶｓＣＶ）提出了一种改进的分割方法，该方法将图像的边缘信息和区域信息相结合，既保留了基于图像边缘信息的分割方法对图像边
第２年第４７２１誊ｌ月００１期
Ｊｕｎｌｆｎｉｎｎｖｒｉ自ａｕａＳｃｄｔｎｏｒａ新疆大学学报（Ｎｔｒｌｃｅｅｉｏ）ｏＸｉｊｇＵｉｓ然科学版）ｎＥｉａｅｔ（ｙｉ

画像分割中的水平集算法研究

画像分割中的水平集算法研究画像分割是计算机视觉领域中的一项重要技术，其主要目的是将一张图像划分成若干个有意义的部分，以便进行后续的图像处理工作。

水平集算法是一种常用的画像分割方法，在该算法中，图像中的各个像素点被视为一个拓扑结构，进而通过曲线演化来实现图像分割。

本文将针对水平集算法在画像分割中的应用展开研究探讨。

一、水平集算法介绍水平集算法是一种基于泛函分析的变分方法，其主要目的是利用曲线演化来实现图像分割。

该算法基于变分理论，将曲线演化理解为一种能量最小化的过程，并通过构建合适的能量函数来实现图像分割。

具体而言，水平集算法在处理图像分割问题时，将图像中的像素点视为曲面上的点，每个像素点的位置由曲面上相应点的坐标决定。

通过在曲面上构建合适的能量函数，可以使曲面收缩或扩张，从而实现图像的分割。

二、水平集算法的优点相比于其他的画像分割方法，水平集算法具有以下几个优点：1. 不需要事先确定曲线的初始位置，可以自适应地分割图像。

2. 可以处理复杂的曲线特征，如曲线交叉、分叉等情况。

3. 具有平滑性，能够消除图像中的噪声。

4. 能够保留图像的边界信息，分割结果更加准确。

5. 可以用于多种类型的图像，适用范围广。

三、水平集算法在画像分割中的应用水平集算法是一种常用的画像分割方法，在图像处理和计算机视觉领域中得到了广泛应用。

例如，在医学图像中，可以利用水平集算法来分割CT和MRI图像，以便进行疾病的诊断和治疗。

此外，在机器人和自动驾驶等应用中，也可以使用水平集算法进行目标检测和跟踪。

在具体应用中，水平集算法通常需要结合其他的图像处理技术共同使用，以便获得更好的分割效果。

例如，可以将水平集算法和双曲正切函数(Tanh)结合使用，从而增强算法的鲁棒性和稳定性。

此外，还可以利用模糊聚类和神经网络等技术来提高算法的分割准确度和效率。

总之，水平集算法是一种非常有效的画像分割方法，在计算机视觉领域中发挥着重要作用。

随着科学技术的不断发展和进步，相信水平集算法在未来的应用中会得到更广泛的应用和推广。

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。

水平集方法在医学图像分割中的应用

水平集方法在医学图像分割中的应用孔珊，陈相廷，刘姝月，张一凡（河南大学计算机与信息工程学院，开封475001）摘要：水平集方法已广泛应用于医学图像分割中，该方法将界面看成高一维空间中的某一函数覬（称为水平集函数）的零水平集，同时界面的演化也扩充到高一维的空间中。

其核心思想是利用水平集理论求解能量泛函的最小值，即当能量达到最小值时的曲线位置就是目标轮廓所在；有效解决曲线演化过程中的拓扑变化问题。

介绍水平集发展过程中几个经典模型的基本思想，并通过大量实验证明该方法在医学图像分割中的适用性及有效性。

关键词：水平集；医学图像分割；能量泛函；曲线演化引言众所周知，图像分割和边界提取对于图像分析、计算机视觉、模式识别等都具有非常重要的意义。

目前，在这些方面也有许多较为成熟的算法，例如，边缘检测水平集方法在1988 年，O s her和Sethian 最先提出水平集的概念[2]，当时，它主要被用来解决遵循热力学方程下的火01苗的变化过程。

由于火苗外形拓扑结构的不确定性和方法、灰度阈值分割方法、区域分割方法等。

而活动轮高度动态性，用传统的参数化形式来描述火苗外形的廓模型[1]（Ac tiv e Contour Model，ACM）的提出则是这一领域的一个重大突破。

本文将着重介绍活动轮廓模型的一个重要方法，即水平集方法。

该方法是在1988 年由Osher 和S ethian 鉴于一些流体中的重要思想首次提出的。

水平集方法就是将可变形的线（面）作为零水平集嵌入到高一维的水平集函数中，在处理曲线（面）的演化问题时，通过不变化是非常困难的，为此他们提出了依赖于时间运动界面的水平集描述，水平集方法的主要思想是将移动变形的曲线（面）作为零水平集嵌入到更高一维的函数中，由封闭曲面的演化方程得到函数的演化方程，而嵌入的封闭曲线（面）总是保持为函数在零水平截面上的点集，最终只要获得演化函数在零水平集上面点集的位置，即可得到移动变形曲线（面）的演化结果[3]。

基于水平集方法的图像分割技术分析

ＩＭＡＧＥＳＥＧＭ匣Ｎ１：ＡＴＩＯＮＲＥＳＥＡＲＣＨＢＡＳＥＤＯＮＬＥⅦＬＳＥＴ卫旺ＴＨＯＤＡＢＳＴＲＡＣＴｕｎｉｆｏｒｍａｎｄＩｍａｇｅｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎｉｓａｋｉｎｄｏｆｔｅｃｈｎｉｑｕｅｔｈａｔｐａｒｔｉｔｉｏｎｓａｌｌｉｍａｇｅｉｎｔｏｎｏｎ－ｏｖｅｒｌａｐｐｉｎｇｒｅｇｉｏｎｓｂａｓｅｄｏｎｓｏｍｅｓｉｍｉｌａｒｍｅａｓｕ．ｒｅａｎｄｅｘｔｒａｃｔｓｔｈｏｓｅｉｎｔｅｒｅｓｔｉｎｇｏｂｊｅｃｔｓ．Ｌｅｖｅｌｓｅｔｍｅｔｈｏｄｈａｓｂｅｃｏｍｅａｎｉｍｐｏｒｔａｎｔｄｉｒｅｃｔｉｏｎｉｎｔｈｅｆｉｅｌｄｏｆｉｍａｇｅｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ，ａｎｄｈａｓｍａｎｉｆｅｓｔｅｄｔｈｅｆａｖｏｒａｂｌｅｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ．Ｈｏｗｅｖｅｒ，ｌｅｖｅｌｓｅｔｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｉｓｓｔｉｌｌｄｅｖｅｌｏｐｉｎｇｎｏｗ，ａｎｄｉｔｓｔｈｅｏｒｉｅｓａｎｄａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓｎｅｅｄｆｕｒｔｈｅｒｒｅｓｅａｒｃｈ．Ａｆａｔａｌｓｈｏｒｔｃｏｍｉｎｇｏｆｅｘｉｓｔｉｎｇｌｅｖｅｌｓｅｔｍｅｔｈｏｄｓｉｓｔｈａｔｔｈｅｙｕｓｕａｌｌｙｒｅｑｕｅｓｔｈｕｍａｎｇｉｖｅｎｉｎｉｔｉａｌｃｏｎｔｏｕｒａｎｄｓｏｍｅｔｉｍｅｓｔｈｅｉｎｉｔｉａｌｉｚａｔｉｏｎｅｆｆｅｃｔｉｓａｌｓｏｎｏｔｇｏｏｄｅｎｏｕｇｈ．Ｆｕｒｔｈｅｒｍｏｒｅ，ｔｈｅｙａｌｓｏｂｅｈａｖｅｗｉｔｈｐｏｏｒｇｅｎｅｒａｌｉｔｙ．Ｔｈｅｒｅｆｏｒｅ，ｉｎｃｏｎｓｉｄｅｒａｔｉｏｎｏｆｓｏｍｅｄｒａｗｂａｃｋｓｏｆｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｌｅｖｅｌｓｅｔｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｓ，ｓｕｃｈａｓｔｈｅｈｕｍａｎｉｎｔｅｒｖｅｎｔｉｏｎａｎｄＳＯｏｎ．Ｔｈｉｓｔｈｅｓｉｓｄｅｍａｎｄ，ｓｌｏｗｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎｓｐｅｅｄａｎｄｄｅｆｅｃｔｉｖｅｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｃｏｎｔｏｕｒ，ａｎｄｐｕｔｓｆｏｒｗａｒｄｐａｙｓｍｏｒｅａｔｔｅｎｔｉｏｎｔｏｔｈｅａｕｔｏｍａｔｉｃｐｒｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｏｆｔｈｅｉｎｉｔｉａｌｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍ．ＴｈｅｍａｉｎｗｏｒｋｓｉｎｔｈｉｓｔｈｅｓｉｓＣａｎｂｅｓｕｍｍａｒｉｚｅｄａｎｅｗｌｅｖｅｌｓｅｔａｓｆｏｌｌｏｗｓ．１．Ｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｌｅｖｅｌｓｅｔｍｅｔｈｏｄｇｅｎｅｒａｌｌｙｒｅｑｕｉｒｅｓｍａｎｕａｌｇｉｖｅｎｉｎｉｔｉａｌｃｏｎｔｏｕｒ，ｗｈｉｃｈｉｓｒａｎｄｏｍｎｅｓｓａｎｄｕｎｃｅｒｔａｉｎｔｙ．Ｉｔｐｏｔｅｎｔｉａｌｌｙｌｅａｄｓｔｏｕｎｄｅｓｉｒｅｄｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎｅｆｆｅｃｔ，ｍｏｒｅｅｖｏｌｕｔｉｏｎｉｔｅｒａｔｉｏｎｓ，ａｎｄｌｏｎｇｅｒｒｕｎｎｉｎｇｔｉｍｅａｎｄＳＯｏｎ．Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎｅｆｆｅｃｔｓ，ｔｈｉｓｔｈｅｓｉｓｐｕｔｓｆｏｒｗａｒｄｔｗｏａｕｔｏｎｏｍｏｕｓｉｎｉｔｉａｌｉｚａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｓａｎｄｍａｋｅｓｔｈｅｉｎｉｔｉａｌｃｏｎｔｏｕｒｂｅｃｌｏｓｅｔｏｔｈｅｅｄｇｅｓｏｆｔｈｏｓｅｔａｒｇｅｔｓ．Ｉｔｗｉｌｌｐｒｏｖｉｄｅａｇｏｏｄｆｏｕｎｄａｔｉｏｎｆｏｒｌｅｖｅｌｓｅｔｅｖｏｌｕｔｉｏｎ．（１）Ｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ，ａｎａｕｔｏｎｏｍｏｕｓｇｒａｄｉｅｎｔ－ｂａｓｅｄａｐｐｒｏａｃｈｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄｆｏｒｄｅｃｉｄｉｎｇｔｈｅｉｎｉｔｉａｌｃｏｎｔｏｕｒｏｆｔｈｅｌｅｖｅｌｓｅｔｍｅｔｈｏｄ，ｂｙａｍｐｌｉｆｙｉｎｇｔｈｅｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｏｆｇｒａｄｉｅｎｔｖａｌｕｅｂｅｔｗｅｅｎｅｄｇｅａｎｄｎｏｎ—ｅｄｇｅ．Ｔｈｅｄａｔａｏｆｅｄｇｅａｎｄｎｏｎ－ｅｄｇｅｐｅｒｆｏｒｍｏｂｖｉｏｕｓｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ，ａｎｄｔｈｅｎｓｅａｒｃｈａｔｈｒｅｓｈｏｌｄｗｈｉｃｈｃａｎｂｅｕｓｅｄｔｏｐａｒｔｉｔｉｏｎｔｈｅｅｄｇｅａｎｄｎｏｎ－ｅｄｇｅ．Ｔｈｅｔｈｒｅｓｈｏｌｄｍｅｅｔｓｋｅｅｐｉｎｇｔｈｅｍｉｎｉｍｕｍｓｕｍｏｆｔｈｅｖａｒｉａｎｃｅｏｆｔｗｏｐａｒｔｓ．Ｔｈｅｐｅｒｉｐｈｅｒａｌｃｏｎｔｏｕｒｏｆｔｈｏｓｅｐｏｉｎｔｓｓｍａｌｌｅｒｔｈａｎｔｈｅｔｈｒｅｓｈｏｌｄｉｓｃｏｎｓｉｄｅｒｅｄａｓｔｈｅｉｎｉｔｉａｌｃｏｎｔｏｕｒ，ｗｈｉｃｈＣａｎｂｅｄｉｒｅｃｔｌｙｅｖｏｌｖｅｄｗｉｔｈｏｕｔａｒｔｉｆｉｃｉａｌｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ．Ｔｈｅｉｄｅａｌｒｅｓｕｌｔｓａｎｄｔｈｅｓｈｏｒｔ２水平集方法综述２．１水平集方法基础数学理论活动轮廓模型分为参数活动轮廓模型和几何活动轮廓模型。

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。

结合形状先验的水平集印刷电路板CT图像分割方法

结合形状先验的水平集印刷电路板CT图像分割方法一、绪论A. 研究背景和意义B. 国内外研究现状分析C. 本文研究目的与内容二、相关技术介绍A. 水平集算法基础B. 形状先验知识介绍C. CT图像分割方法综述三、水平集印刷电路板CT图像分割算法设计A. 建立数学模型B. 形状先验知识引入C. 置信度向量构建D. 改进的水平集算法实现四、实验设计及结果分析A. 实验数据采集及前处理B. 实验参数设置C. 结果分析五、结论与展望A. 成果概括B. 不足与建议C. 继续研究的方向注：本文所述的形状先验知识主要指印刷电路板轮廓形状等先验信息，可根据实际情况做出具体调整。

第一章绪论背景和意义随着人们对电子产品需求的增加和技术水平的飞速提高，印刷电路板(PCB)作为电子设备的重要组成部分也越来越受到关注。

其制造过程中的一环，即PCB的成像与分割，对于成品PCB的质量、性能和可靠性均有重要影响。

而在这个过程中，电子计算机辅助设计技术的应用已经成为PCB制造的主要手段。

CT（computed tomography）技术是一种非侵入性的三维成像方法，与其它成像技术不同，CT可以对任意复杂的物体进行成像，还可以定量地评估物体内部的结构信息。

而应用CT技术来进行PCB成像与分割，已经成为一种先进、快速、高效的方法。

在这一过程中，水平集算法和形状先验知识的应用也成为了实现精准和自动化分割的重要手段。

因此，本文将探究如何在CT图像分割过程中，利用形状先验知识和水平集算法的优势相结合，通过置信度向量构建来实现印刷电路板的自动化分割，旨在提高PCB制造的效率和精度，促进相关技术的发展与应用。

国内外研究现状分析PCB的成像与分割技术已经有较长的研究历史，但随着科技的不断进步，相关研究仍在不断推进。

研究人员在PCB CT图像分割中已经尝试了很多方法，其中最为常用的有传统的阈值分割、边缘检测法和区域生长法等，这些方法大多数都是静态的，对图像复杂噪声和弱边缘的适应性较差。

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

一种改进的C-V水平集遥感图像分割方法

第３２卷第２期
２１０２年５月
桂林理工
大学学报
Ｖｏ．２Ｎｏ２１３．Ｍａ２２ｙ０１
ＪｕａｆＧｕｌｉｅｓｔｆＴｃｎｌｇｏｒｌｏｉｎＵｎｖｒｉｏｅｈｏｏｙｎｉｙ
文章编号：１７９５（０２００８０６４— ０７２１）２－２１－６
１传统Ｃ— Ｖ水平集的全局依赖性
传统的ｃ— Ｖ水平集模型使用的是图像的全局叶变换、加窗傅里叶变换和小波变换等。傅里叶范围信息。ｃ—Ｖ模型通过综合使用区域和边界的
变换能够分离图像的高频和低频分量，但频域信信息，将边界跟踪问题转化为一个求能量泛函的最
Ｖ水平集分割方法并将其应用般较模糊，含噪声，因此所需信息范围较小的分出了一种改进的ｃ—
割方法效果并不好，而利用较大范围信息的分割于边界模糊的遥感图像。利用小波变换得到图像方法则优势明显，例如ｃ —Ｖ水平集分割方的高频分量及空间分布，在新的依赖信息范围内
一
ｄｉ１．９９ｊｉｎ１７９５．０２０．２ｏ：０３６／．ｓ．６４— ０７２１．２０４ｓ
种改进的Ｃ—Ｖ水平集遥感图像分割方法
杨铁军，宋智辉，姜传贤
（桂林理工大学信息科学与工程学院；．西空间信息与测绘重点实验室，广西桂林ｂ广５１０）４０４

基于hsi空间彩色差的快速水平集分割方法

基于hsi空间彩色差的快速水平集分割方法图像分割是图像处理与计算机视觉技术中的重要问题，它可以将图像划分为不同的目标区域，从而获得不同物体的轮廓和特征。

近年来，基于颜色的图像分割方法已经受到了广泛的关注。

这种方法基于颜色或空间颜色增强的图像属性，以提取更多的空间性特征信息，从而更准确地提取图像中的目标区域。

在颜色空间中，HSI (Hue-Saturation-Intensity)间是将 RGB (Red-Green-Blue)色空间转换之后形成的一种新的表示方式。

它利用色调、饱和度和强度来表示特定颜色，为颜色空间增强提供了一种新的思路。

因此，将RGB空间转换为HSI空间是基于颜色的图像分割中使用的一种表示方式。

本文提出了一种基于HSI空间彩色差的快速水平集分割方法。

首先，将输入图像转换为HSI空间，然后利用水平集理论将HSI空间的饱和度和强度轴划分为多个级别，以对图像目标区域进行分类。

其次，在划分分类完成后，根据每个组的均值计算出彩色差值，从而得到不同目标区域的边缘像素，最后，通过引入聚类算法提出连接链搜索算法，有效地完成图像分割。

本文提出的基于HSI空间彩色差的快速水平集分割方法可以有效地分割植被图像、人脸图像和灰度图像等各种图像。

通过丰富的实验结果，分析了该方法的有效性、精度和稳定性等特点。

实验结果表明，本文提出的方法具有较高的准确率，并具有较高的稳定性和快速性，能够有效地提取图像中的目标区域。

因此，本文提出的基于HSI空间彩色差的快速水平集分割方法在图像分割中具有一定的实用价值，可以有效地提高图像分割的精度。

不仅如此，本文提出的HSI图像预处理方法也可以为后续图像处理提供有效的基础。

总而言之，本文介绍了基于HSI空间彩色差的快速水平集分割方法，可以有效地提取图像中的目标区域，并降低图像分割的错误率。

此外，这一方法还可以改善图像分割的稳定性，从而能够更好地应用于图像处理和计算机视觉技术。

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图像分割水平集方法
图像分割是计算机视觉中的重要任务之一，它旨在将一幅图像分割
成若干个具有相似特征的区域。

水平集方法是一种常用的图像分割方法，它通过曲线演化的方式来实现分割过程。

本文将介绍图像分割的
基本概念，并详细介绍水平集方法的原理及应用。

一、图像分割的基本概念
图像分割是指将一幅图像划分成若干个区域，使得每个区域内的像
素具有相似的属性。

图像分割在计算机视觉中具有广泛的应用，如目
标检测、边缘提取、图像识别等。

常用的图像分割方法包括基于阈值、基于边缘和基于区域的方法。

基于阈值的图像分割方法是指通过设定一定的阈值，将图像中像素
的灰度值与阈值进行比较，将灰度值大于或小于阈值的像素分别划分
到不同的区域。

这种方法简单快速，适用于对比度较明显的图像分割
任务。

基于边缘的图像分割方法是指通过检测图像中的边缘信息来进行分割。

边缘是指图像中颜色、亮度等属性发生突变的位置。

常用的边缘
检测算法包括Sobel、Canny等，通过提取图像中的边缘信息，可以将
图像划分成若干个相邻的区域。

基于区域的图像分割方法是指将图像中的像素根据其属性进行区域
合并或划分。

这种方法通常包括生长式算法、切割式算法等。

生长式
算法从种子点出发，逐步将与其相邻且具有相似属性的像素合并到同
一区域；切割式算法通过对图像进行分割树构建，然后再进行自底向上的切割操作。

二、水平集方法的原理
水平集方法是一种基于曲线演化的图像分割方法，它通过对图像中的曲线进行演化，并利用曲率等特征来进行分割。

水平集方法常用的表达形式是一个函数，称为水平集函数，它可以表示曲线或曲面在图像中的变化。

水平集方法的核心思想是对水平集函数进行演化，使其能够逐渐收敛到目标分割结果。

演化过程中，水平集函数会受到图像梯度、曲率等信息的作用，从而逐渐改变其形状，并最终达到分割的目标。

水平集方法的演化过程通常由以下几个步骤组成：
1. 初始化水平集函数：通过设定起始曲线或曲面来初始化水平集函数，起始曲线通常在图像中具有明显的特征。

2. 计算梯度和曲率：根据当前水平集函数，计算图像中的梯度和曲率信息。

梯度用于指导曲线演化的方向，曲率用于判断曲线的形状。

3. 曲线演化：根据梯度和曲率的信息，对水平集函数进行演化，使其逐渐收敛到目标分割结果。

演化过程中，曲线的形状会发生变化，直至达到分割的稳定状态。

4. 分割结果提取：根据最终的水平集函数，将图像分割成若干个区域。

可以通过设置阈值，将水平集函数中大于或小于阈值的像素划分到不同的区域。

三、水平集方法的应用
水平集方法在图像分割领域有着广泛的应用。

相比于其他方法，水
平集方法具有以下优点：
1. 具有较强的鲁棒性：水平集方法能够在图像中存在噪声或复杂背
景的情况下，仍能准确地进行分割。

2. 高度灵活性：水平集方法可以适应不同的图像特征和分割需求，
可以通过调整参数和约束条件来实现不同的分割结果。

3. 能够处理复杂几何结构：水平集方法可以处理具有复杂几何结构
的图像，如弯曲边界、形状变化等。

水平集方法在医学图像分割、目标检测等领域均取得了良好的效果。

例如，在医学图像中，水平集方法可以用于提取肿瘤边界、心脏区域等；在目标检测中，水平集方法可以用于提取目标轮廓、分割图像中
的前景和背景等。

总结：
本文介绍了图像分割的基本概念，并详细介绍了水平集方法的原理
及应用。

水平集方法是一种常用且有效的图像分割方法，它通过对水
平集函数的演化来实现分割过程。

水平集方法具有较强的鲁棒性和高
度灵活性，能够应对不同的图像特征和分割需求。

该方法在医学图像
分割、目标检测等领域具有广泛的应用前景。