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A variant of the level set method and applications to image segmentation

机译:水平集方法的一种变型及其在图像分割中的应用

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摘要

In this paper we propose a variant of the level set formulation for identifying curves separating regions into different phases. In classical level set approaches, the sign of n level set functions are utilized to identify up to 2(n) phases. The novelty in our approach is to introduce a piecewise constant level set function and use each constant value to represent a unique phase. If 2(n) phases should be identified, the level set function must approach 2(n) predetermined constants. We just need one level set function to represent 2(n) unique phases, and this gains in storage capacity. Further, the reinitializing procedure requested in classical level set methods is superfluous using our approach. The minimization functional for our approach is locally convex and differentiable and thus avoids some of the problems with the nondifferentiability of the Delta and Heaviside functions. Numerical examples are given, and we also compare our method with related approaches.
机译:在本文中,我们提出了一种水平集公式的变体,用于识别将区域分为不同阶段的曲线。在经典的水平集方法中,使用n个水平集函数的符号来标识最多2(n)个相位。我们方法的新颖之处在于引入了一个分段的恒定水平集函数,并使用每个恒定值代表一个唯一的相位。如果应确定2(n)个相位,则电平设置功能必须接近2(n)个预定常数。我们只需要一个级别集函数来表示2(n)个唯一的阶段,这样就可以增加存储容量。此外,使用我们的方法无需使用经典级别集方法中要求的重新初始化过程。我们的方法的最小化函数是局部凸和可微的,因此避免了Delta和Heaviside函数不可微的一些问题。给出了数值示例,并且还将我们的方法与相关方法进行了比较。

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