基于水平集的图像分割算法及Matlab源码实现

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本文探讨了基于水平集的图像分割技术在计算机视觉中的应用,介绍了 Chan-Vese 模型,并提供 Matlab 源码实现。通过定义能量函数和曲线演化,解决图像分割问题。提供的代码示例展示了如何在 Matlab 中实现这一算法,适用于医学图像分割、目标检测等场景。

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基于水平集的图像分割算法及Matlab源码实现

图像分割是计算机视觉领域中的一个重要任务,旨在将图像划分为不同的区域或对象。水平集方法是一种常用的图像分割技术,它基于几何活动轮廓模型。本文将介绍基于水平集的图像分割算法,并提供Matlab源码实现。

水平集方法的核心思想是将图像分割问题转化为曲线演化问题。它通过定义一个能量函数,利用曲线演化的方式来最小化能量函数,从而得到最优的分割结果。其中,常用的水平集函数包括Chan-Vese模型和Mumford-Shah模型。

在Matlab中,我们可以使用图像处理工具箱来实现基于水平集的图像分割算法。以下是一个基于Chan-Vese模型的示例代码:

function [seg,phi] = chan_vese_segmentation(image, max_iter, lambda1

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