图像水平集分割的好文章

基于水平集的分割方法MATLAB代码

对Chan-Vese提出的基于简化Mumford-Shah区域最优划分模型和测地线主动轮廓模型在水平集框架下的物理机理进行了分析，在充分考虑其模型优点的基础上，通过构造新的能够整合局部边缘信息和全局区

水平集方法的诞生有效解决了以前算法不能解决的在曲线演化过程中的拓扑变化问题，其核心是利用水平集这一数学理论来对能量函数进行极小值求解的曲线演化过程，通过求解极小值最终获取目标轮廓从而达到图像分割的目的

Chan_Vese模型下的复合多相水平集图像分割_翁晓光

融合特征选择机制的自适应水平集遥感图像分割 本文提出了一种融合特征选择机制的自适应水平集Chan-Vese模型(C-V模型)，并应用与遥感图像分割。传统的水 平集C-V模型主要关注于颜色特征，对纹理特

近年来图像处理和计算机视觉领域中基于偏微分方程 (PDEs)的处理方法因为其严谨的理论越来越成熟实用。 水平集(Level Set)方法作为一类曲线演化模型正成为该领域最流行的方法,研究成果越来越多

需先验信息的水平集SAR图像分割方法 参考文献

为解决水下图像的分割问题，在李纯明模型（Li模型）和Chan-Vese模型（C-V模型）的基础上提出了指定目标的分割方法和多灰度目标的分割方法。对于指定灰度目标的分割方法，在C-V模型基础上加入了小范

基于圆形约束C-V水平集的肺部CT图像病灶分割

水平集演化方法，图像分析课程，基于水平集方法的图像分割。