水平集图像分割方法的一个经典DEMO

资 源 简 介

水平集图像分割方法的一个经典DEMO

详 情 说 明

水平集方法是图像分割领域中一种经典的基于变分法的技术，它通过隐式表示轮廓曲线的方式处理拓扑结构变化。2005年CVPR上提出的经典实现采用Level Set方法将二维曲线演化问题转化为三维曲面的零水平集追踪问题。该方法的核心思想是把轮廓曲线视为某个高维函数的零水平集，通过求解偏微分方程实现曲线的演化。

在具体实现中，首先需要初始化水平集函数（通常采用符号距离函数），然后通过求解能量泛函极小化问题驱动曲线向目标边界演化。能量项一般包含数据拟合项（使曲线贴合图像边缘）和正则化项（保持曲线光滑）。该DEMO展示了如何通过有限差分法数值求解偏微分方程，以及如何处理重新初始化等关键步骤。

相比传统snake模型，水平集方法能自然处理曲线分裂与合并，适用于复杂形状分割。05年CVPR版本通过引入新的能量项和改进数值解法，显著提升了分割精度和稳定性。典型应用场景包括医学图像中的器官分割、自然图像中的物体轮廓提取等。