A new level set model without initialization

资 源 简 介

A new level set model without initialization

详 情 说 明

正文： Level Set方法是图像分割领域的重要技术，通过隐式表达曲线演化完成目标轮廓提取。传统Level Set模型依赖初始轮廓的精确设定，存在两大痛点：初始化敏感导致结果不稳定，以及反复重新初始化带来的计算开销。

针对这些问题，提出的新型Level Set模型通过以下机制实现无初始化需求：1）构建自适应能量泛函，通过局部梯度信息动态调整演化速度，避免初始轮廓偏离导致的能量失衡；2）引入正则化约束项，在偏微分方程中嵌入曲率惩罚因子，保持演化过程的数值稳定性。实验数据显示，在医学图像和自然场景分割中，该模型在保持98%以上分割精度的同时，将迭代次数减少40-60%，尤其适用于CT序列图像等需要连续处理的场景。

模型优势体现在三方面：首先，消除初始化步骤可直接从随机初始值开始演化；其次，通过速度函数优化减少不必要的轮廓拓扑变化；最后，动态调整机制使模型对噪声和弱边缘具有更强鲁棒性。这些改进使得算法在实时系统部署中展现出显著优势。