混合多相水平集分割模型：局部与全局拟合算法

"一种基于局部和全局拟合的混合多相水平集分割模型及算法" 本文主要探讨了一种新的图像分割方法，特别是在处理灰度图像时的精确分割技术。该方法建立了一个混合多相分割的主动轮廓模型，旨在解决图像噪声、细小边缘模糊以及灰度不均匀区域的分割问题。 首先，为了改善图像质量和清晰边缘，文章提出了结合多尺度信息增强和各向异性张量扩散的去噪策略。这种方法能够有效地增强图像细节，同时减少噪声干扰，为后续的分割过程提供更准确的输入。 其次，为了解决大目标边缘的拟合问题，研究者在全局项中引入了多种局部特征变量来重构拉普拉斯能量拟合函数。这种全局处理方式能够更好地适应图像中不同尺度的目标，确保边缘的准确捕捉。 针对拓扑结构复杂的区域分割，文中提出了一种深度可控的区域分割能量模型。通过构建深度系数，可以动态调整分割的深度，适应不同复杂度的图像区域，从而实现更加精细的分割效果。 在局部处理方面，针对灰度不均匀的区域，作者采用了局部高斯分布拟合技术。这种方法能够根据区域内的灰度变化进行自适应调整，提高分割的准确性和鲁棒性。 模型还采用指数函数作为曲线演化的停止速度函数，确保曲线能够快速而稳定地收敛到目标边缘。此外，加入了鲁棒性曲线演化停止条件，进一步优化了分割效率。 实验结果表明，新提出的混合多相水平集模型在处理医学核磁共振图像和背景单一的自然图像时，能有效地处理目标的拓扑结构，边界定位精确，分割精度优于现有的多相水平集模型和深度学习模型。 这项工作为图像分割领域提供了一种新的、有效的工具，它综合了局部和全局的信息，增强了模型的适应性和准确性，对于复杂图像的分割具有显著优势。