Using Chan-Vese model to segment 2D image

资 源 简 介

Using Chan-Vese model to segment 2D image

详 情 说 明

Chan-Vese模型是一种基于水平集方法的经典图像分割算法，特别适用于处理没有明显边缘或灰度不均匀的二维图像。该模型的核心思想是通过最小化能量函数来实现分割，无需依赖传统的梯度信息。

算法通过定义曲线内外区域的灰度平均值作为特征，构建一个包含区域信息与长度约束的能量函数。在迭代过程中，曲线会逐步演化至目标区域边界，最终将图像分为前景和背景两部分。相比基于边缘检测的分割方法，Chan-Vese模型对噪声和模糊边界具有更好的鲁棒性。

典型实现包含三个关键步骤：初始化水平集函数、计算区域均值、通过偏微分方程更新轮廓曲线。该模型在医学图像分析和纹理分割等领域有广泛应用，其变体还可通过添加形状先验等约束适应更复杂的场景。