关于传统的水平集方法（LevelSet），和主动轮廓法（Active Contour），的一点问题

yingzijuntuan 2013-08-18 03:50:29

我现在在学习图像分割的一些方法，现在在看LevelSet和Active Contour，这两个方法，都有一点点的问题

对于LevelSet方法，我知道是需要推导演化方程，比如说：

但是这个方程要怎么求解呢？而且求解出了U之后，还需要令U=0才能求到需要的轮廓的吧？这一个过程我不是很清楚，求指教！！！

对与Active Contour算法，我知道是需要构造能量方程，然后求极小值，但是，怎么求的呢？好像是说通过变分法吗？然后用变分法得到的那个方程，然后数值求解，是这样吗？求解释！

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shiter 2014-08-06

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高端了，不懂帮顶。。。

plokm12332123 2014-08-05

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学习水平集吗求交流

在本文中，我们提出了一种新颖的主动轮廓模型，用于将局部和全局图像相结合的图像分割强度信息输入到测地线模型中。基于灰度强度统计信息的带符号压力函数被用来代替传统测地线模型中的边缘停止函数。轮廓的能量最小化通过具有二进制水平集功能的水平集方法来实现，避免了将传统水平集功能重新初始化为有符号距离函数的问题。实验结果表明，与相关方法相比，该模型可以获得更好的分割效果。在保持针对初始化位置的鲁棒性的同时，可以有效地防止边界泄漏。

基于level set（水平集方法）导的图像分割。区别于传统active contour活动轮廓，主要是根据图像的强度，利用数学方法进行迭代。

水平集的核心思想是：通过高维函数曲面来表达低维的演化曲线或曲面，即将演化（变化）的曲线或曲面（界面）用高维水平集函数的零水平集来间接表达，将演化曲线或曲面的演化方程转化为高维水平集函数的演化偏微分方程，通过求解关于水平集函数的方程来捕捉运动边界面。该方法可方便地扩展到任意维空间。目前关于水平集的一种应用是将水平集方法与活动轮廓模型（又称“主动轮廓模型”）结合，用水平集方法来求解活动轮廓模型得到的偏...

一、level set相关理论基于水平集的图像分割算法是一种进化版的Snake算法，也是需要给定初始的轮廓曲线，然后根据泛函能量最小化，进行曲线演化。水平集的方法，用的是一种隐式函数的方法，这个算法比较难理解，我一年前开始搞这个算法的时候，虽然知道代码怎么写，但是它的原理推导完全不懂，因为这个算法比较难理解，所以我这边将讲的稍微详细一点。跟传统的snake算法相比，思想完全不一样，snak...

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