偏微分与变分技术在图像分割中的应用研究

本书针对背景复杂、灰度不均匀和噪声污染图像的分割问题, 对基于变分水平集理论的主动轮廓模型进行了深入研究, 从提高模型对初始轮廓的敏感性、噪声的鲁棒性及分割的准确性等方面开展研究工作, 提出了几种适用于噪声污染、灰度不均匀和背景复杂图像的分割模型, 同时结合机器学习在现有变分水平集方法的基础上进行了研究与改进, 扩展了水平集分割方法的研究框架。