基于水平集的图像分割算法及Matlab源码实现

最新推荐文章于 2023-10-11 14:53:09 发布
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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。

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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【图像分割】基于水平集实现图像分割含Matlab源码
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05-31 793
基于全局和局部图像信息的水平集模型(LGIF模型)，其基本思想是：在演化过程中，既利用图像的全局信息，也利用图像的局部信息来驱动曲线的演化，LGIF模型其实就是将LIF模型和GIF模型(ACM with Global Image Fitting model)两者的优点结合而形成的新模型，其中LIF模型表示图像的局部信息项，GIF模型表示图像的全局信息项。因而，LGIF模型既具有LIF模型的优点，利用图像的局部领域信息，可以在一定程度上处理灰度不均匀的图像；也具有GIF模型的优点，运用图像的全局信息，使得LG
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03-10
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基于水平集实现图像分割含Matlab源码.zip
05-31
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水平集详解与代码分析一
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05-23
水平集matlab代码 水平集图像分割 1. 水平集变分推导 能量函数： $$ \varepsilon_{g,\lambda,\nu} = \lambda\mathcal{L}(\phi)+\nu\mathcal{A}g(\phi) $$ 其中： $$ \mathcal{L}g=\int{\Omega}g\delta(\phi)|\nabla\phi|dxdy,\qquad \mathcal{A}g=\int{\Omega}gH(-\phi)dxdy,\qquad g=\frac{1}{1+|\nabla G{\sigma}I|} $$ 水平集的优化目标是求得使其能量函数$\varepsilon_{g, \lambda, \nu}$能量最小的曲面$\phi$，即 $$ \phi^=\arg \min(\varepsilon_{g,\lambda,\nu})=\arg \min (\lambda\mathcal{L}(\phi)+\nu\mathcal{A}_g(\phi)) $$ 使用变分法对其进行求解： 首先来看第一项： $$ \mathcal{L}g=\int{\Omega}g\d
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