水平集分割李纯明

资 源 简 介

水平集分割李纯明

详 情 说 明

水平集分割是一种基于变分模型和偏微分方程的图像分割方法，由李纯明教授等人提出并推广。这种方法将图像分割问题转化为能量泛函最小化问题，通过水平集函数来表示和演化分割轮廓。

水平集方法的核心思想是将二维的闭合曲线嵌入到三维的函数曲面中，作为该曲面的零水平集。与传统分割方法相比，水平集方法具有以下优势：能够自然地处理拓扑结构变化，如分裂和合并；可以统一处理不同维度的分割问题；并且能够方便地加入各种约束条件。

李纯明教授提出的改进水平集方法特别关注计算效率和收敛速度。他通过引入新的能量泛函和优化算法，显著减少了水平集方法的计算复杂度，使其更适合实际应用。这些改进包括：重新设计能量项以避免重复初始化、采用更有效的数值解法、以及结合区域和边缘信息来提高分割精度。

在医学图像分析、遥感图像处理等领域，水平集分割已经证明了其有效性。特别是对于边界模糊、噪声干扰较大的图像，这种方法能够提供稳定且准确的分割结果。随着深度学习的发展，近年来也出现了将水平集思想与神经网络结合的混合方法，进一步扩展了其应用范围。