Segmentation for Image using Region Growing method

资 源 简 介

Segmentation for Image using Region Growing method

详 情 说 明

区域生长是一种经典的图像分割方法，它通过从种子点开始逐步合并相似像素来实现分割。而Chan-Vese算法则是一种基于活动轮廓模型的改进方法，特别适合处理没有明显边缘的图像。

Chan-Vese算法的核心思想是利用水平集方法演化初始曲线，通过最小化能量函数来区分前景和背景区域。这个能量函数主要考虑两个因素：区域内像素强度的一致性，以及区域间像素强度的差异性。

算法对初始曲线位置具有很强鲁棒性，即使初始轮廓不在目标物体边界附近也能收敛到正确位置。它特别适用于前景和背景强度分布存在差异的情况，比如医学图像中器官与周围组织的区分。

实现时需要注意几个关键点：水平集函数的初始化、迭代步长的选择以及停止条件的设定。该算法框架也可以扩展用于其他基于区域的活动轮廓能量模型。