无需重新初始化的自适应快速水平集演化模型

水平集方法已被广泛地应用在图像分割中,传统的水平集方法需要通过周期性的初始化水平集函数使得它一直保持在符号距离函数附近,然而初始化与水平集理论和实现相违背。最近,Li C等人提出一种完全不需要初始化的变分模型,该模型的主要不足就是单方向演化,即演化曲线或收缩或扩张到目标边界。针对二值图像提出一种新的基于距离保持水平集方法的活动轮廓模型,它不依赖于初始位置,演化曲线准确地收敛在目标边界,更重要的是曲线演化只需一次迭代。