图像分割

资 源 简 介

图像分割

详 情 说 明

距离正规化水平集方法是图像分割领域的重要技术，尤其适用于医学图像等复杂场景。其核心思想是通过动态曲线演化来逼近目标边界，而距离正规化项确保了演化过程中的数值稳定性。

传统水平集方法在曲线演化时容易因梯度突变导致计算失真。距离正规化通过引入能量函数约束，强制水平集函数保持为近似符号距离函数，从而避免周期性重新初始化，大幅提升计算效率。

在医学图像分割中（如肿瘤边缘提取），该方法能自适应处理拓扑结构变化：当遇到血管分叉或病灶空洞时，无需人工干预即可自动分裂或合并轮廓。结合边缘检测和区域统计信息，算法对噪声和弱边界具有鲁棒性。

最新改进方向包括耦合深度学习特征作为速度函数，或将二维演化扩展至三维体数据分割。这类方法在保持数学严谨性的同时，显著提升了对于CT/MRI多模态数据的泛化能力。