距离规则化无需重新初始化水平集演化模型代码

资 源 简 介

距离规则化无需重新初始化水平集演化模型代码

详 情 说 明

水平集方法是图像分割领域的重要技术，传统方法需要频繁重新初始化水平集函数以保证数值稳定性。李纯明教授在2010年提出的距离规则化水平集演化模型创新性地解决了这个问题，该方法通过引入距离规则化项，使水平集函数在演化过程中自动保持为符号距离函数，无需人工重新初始化。

该模型的核心改进在于设计了新颖的能量泛函，包含数据拟合项和距离规则化项两部分。距离规则化项通过势函数约束水平集函数的梯度模长，使其自然保持符号距离函数的特性。这种设计不但简化了算法流程，还显著提升了计算效率，避免了传统方法因反复重新初始化带来的计算开销。

在数值实现层面，该方法采用有限差分法进行离散化求解，通过设计特殊的离散化格式保证数值稳定性。演化过程中，水平集函数会自然地趋向于目标轮廓，同时保持理想的距离函数特性，这使得分割结果更加准确可靠。

这项工作的意义在于突破了水平集方法长期存在的重新初始化难题，为医学图像分析、计算机视觉等领域的应用提供了更高效的解决方案。后续许多改进的水平集方法都基于这个框架进行拓展，显示出该模型的深远影响力。