基于水平集CV模型的图像分割（Matlab代码），全套代码
基于C-V模型的水平集图像分割方法，并提供了附带matlab代码的实现。C-V模型是一种基于曲率流的方法，能够有效地处理具有复杂边界的图像，例如医学成像和自然图像。该方法的实现步骤和注意事项，并提供了
图像分割作为图像处理的基础环节,一直是图像工程领域中的热点和难点问题。几十年来,研究者们不断探索新的图像分割方法,以使求解的问题更逼近于实际应用。水平集方法作为一种新的基于偏微分方程的图像处理方法,具
利用水平集分割算法实现图像分割，matlab实现 可以对图像上的目标就行个数统计。
水平集的GAC模型对图像进行分割，分割效果很好，轮廓很清晰
阐述了C-V模型和多相水平集算法的原理。在分析了其优缺点后,引入了多阈值单水平集算法。并针对其不足,将李纯明惩罚函数项引入到多阈值单水平集算法,提出了无需重初始化的多阈值单水平集算法。实际结果表明,算
基于Mumford-Shah模型的水平集图像分割算法，能够很好的检测出物体内部的空洞并且收敛迅速
针对甲状旁腺超声图像灰度分布不均匀、甲状旁腺病灶多样化的特点,利用图像全局和局部信息,采用基于图像局部熵的混合水平集模型进行甲状旁腺超声图像分割。针对不同超声图像灰度分布差异大的难题,利用图像局部熵确
基于圆形约束C-V水平集的肺部CT图像病灶分割
基于局部Chan-Vese模型的超声颈动脉图像水平集分割，曾雅洁，黄金河，心血管疾病是世界上三大致死疾病之一。动脉粥样硬化会引发多种心脑血管疾病，动脉粥样硬化斑块是其最主要的病理形态学改变。本文
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