摘要
图像分割是图像处理和计算机视觉领域的关键技术之一，其目标是将图像分割成具有相似特征的区域，以便于后续的图像分析和理解。
水平集方法作为一种高效且鲁棒的图像分割方法，近年来受到了广泛关注和研究。
本文首先介绍了图像分割和水平集方法的基本概念，然后重点综述了基于水平集的图像分割算法的研究进展，包括传统水平集模型、基于区域信息的水平集模型和基于边缘信息的水平集模型。
此外，还讨论了水平集分割算法的实现步骤，包括水平集函数初始化、水平集方程数值求解和分割结果提取。
最后，对基于水平集的图像分割算法的未来发展趋势进行了展望。
关键词：图像分割；水平集方法；区域信息；边缘信息；数值求解
图像分割是将图像划分成多个具有相似特征区域的过程，它是图像处理和计算机视觉领域的关键步骤。
图像分割结果的优劣直接影响着后续图像分析与理解的效果，例如目标识别、图像检索、医学影像分析等。
水平集方法是一种基于偏微分方程的图像分割方法，其基本思想是将目标边界表示为一个高维函数的零水平集，通过不断演化该函数来驱动目标边界的移动，最终达到分割目标的目的。
水平集函数通常定义为一个符号距离函数，其值表示图像像素点到目标边界的距离。
剩余内容已隐藏，您需要先支付 10元 才能查看该篇文章全部内容！立即支付
以上是毕业论文文献综述，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
