融合边缘与区域信息的先验水平集图像分割新法

本文档探讨了一种创新的图像分割技术，名为"一种基于边缘与区域信息的先验水平集图像分割方法"。传统的水平集方法在进行图像分割时，主要依赖于像素数据本身，这在处理被遮盖目标和与背景灰度相近的目标时往往效果不佳。为解决这一问题，作者提出了一种融合边缘和区域信息的策略，以增强分割的精度和鲁棒性。 首先，该方法将图像的区域信息融入到基于边缘的水平集方法中，这样可以捕捉到图像的整体结构和局部特征。区域信息有助于识别物体的边界并提供额外的空间上下文，这对于区分目标与背景至关重要。其次，通过结合形状先验，这种方法引入了对预期物体形状的理解，使得算法能够更好地适应各种复杂的图像场景，即使目标部分被遮挡或与背景颜色相近，也能更准确地识别其边界。 作者团队，包括王斌博士、李洁教授和高新波教授，都是在图像处理和计算机视觉领域的专家。他们利用国家自然科学基金和中央高校基本科研业务费专项资金的支持，共同开发并验证了这一方法。实验结果显示，相较于传统方法，新提出的水平集图像分割方法在处理具有挑战性的分割任务时表现出显著优势，不仅提升了对被遮盖目标的分割效果，而且对于灰度相似度较高的目标也能够取得更好的分割结果。 关键词：形状先验、水平集、主动轮廓模型、曲线演化、图像分割。这些关键词揭示了论文的核心技术路径，即如何通过整合形状信息和边缘特征，提升图像分割的性能。该研究对于提高图像处理应用中的目标检测和识别能力具有重要的理论价值和实际意义。这篇文章提供了一种新的视角和方法来改进图像分割技术，对于图像分析和计算机视觉领域的研究人员具有很高的参考价值。