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，其核心思想是根据预先定义的生长准则，从种子点开始逐步将相邻像素合并到目标区域中。这种方法特别适用于具有均匀区域的图像分割任务。

在您提到的Chan-Vese算法实现中，它采用了一种基于活动轮廓和级别集的先进方法。这个算法通过演化初始曲线来实现分割，其独特之处在于：

算法通过比较两个区域（前景和背景）的平均灰度值来自动调整轮廓形状 对初始轮廓位置具有很好的鲁棒性，这意味着即使初始轮廓不完美，算法也能收敛到理想的分割结果 特别适合处理前景和背景有明显差异的图像

该实现使用了级别集方法，这是一种将二维轮廓表示三维曲面的技术。这种表示方法使得轮廓的演变能够自然地处理拓扑变化，如分裂或合并。

值得注意的是，这种实现不仅可以用于Chan-Vese模型，还可以作为其他基于区域的活动轮廓能量模型的开发框架。这种灵活性使得研究人员可以基于此代码快速实现和测试新的分割算法。