【正文】 信息系統(tǒng)，其大量的信息是由它的輪廓提供的。根據(jù)灰度變化的特點，可將邊緣分為階梯狀邊緣、屋頂狀邊緣與線性邊緣三種類型，具體描述如下：階梯狀邊緣：從一個灰度值跳躍到另一個差距較大的灰度值；屋頂狀邊緣：灰度值慢慢增加到一定程度后慢慢減??；線性邊緣：灰度值從一個值跳到另一個灰度值之后然后回來。T圖 邊緣檢測是基于灰度不連續(xù)性進行的分割方法。閾值運算后的圖像為二值圖像 如下式所示：),(g??????T f(x,y)yxg0),(上式中全局閾值 T 的選擇直接影響分割效果。它通過設(shè)置閾值，把像素點按灰度級分若干類，從而實現(xiàn)圖像分割。另外，還沒有制定出選擇適用分割算法的標準，這給圖像分割技術(shù)的應(yīng)用帶來許多實際問題。因此，從原理、應(yīng)用和應(yīng)用效果等方面來深入研究圖像分割技術(shù)，對于提高圖像分析和圖像理解系統(tǒng)的性能以及提高圖像處理技術(shù)的應(yīng)用水平都具有十分重要的意義。雖然人們對圖像分割已進行了大量的研究，但還沒有一種適合于所有圖像的通用的分割算法。圖像分割是由圖像處理到圖像分析的關(guān)鍵步驟，在圖像工程中占據(jù)重要的位置，一方面，它是目標表達的基礎(chǔ)，對特征測量有重要的影響。圖像分割不正續(xù)性檢測相似性檢測邊界分割邊緣檢測邊緣跟蹤H o u g h 變換區(qū)域分割閾值分割區(qū)域分裂與合并自適應(yīng)圖 **大學(xué)本科畢業(yè)論文 5．圖像分割的研究意義圖像技術(shù)在廣義上是各種與圖像有關(guān)技術(shù)的總稱。這兩種方法都有各自的優(yōu)點和缺點。從 20 世紀 70 年代起，許多學(xué)者和研究人員致力于研究圖像的分割算法，至今已經(jīng)提出了千余種分割算法。圖像分割是一種重要的圖像技術(shù)，在理論和實際應(yīng)用中都得到人們的廣泛重視。**大學(xué)本科畢業(yè)論文 4圖像輸入光電變換數(shù)字化預(yù)處理增強圖像恢復(fù)編碼圖像分割檢測景物或邊界特征提取 分類 結(jié)構(gòu)分析描述和解釋圖 圖像分割是指把圖像分成互不重疊的區(qū)域并提取出感興趣目標的技術(shù)。一個典型的圖像分析和理解的系統(tǒng)如圖 所示。在圖像分析中，輸出的結(jié)果是對圖像的描述、分類、或其他的結(jié)論，而不再像一般意義上圖像處理那樣——輸出也是圖像。．Matlab 的功能Matlab 具有以下功能：1．強大的數(shù)值運算功能；2．廣泛的符號運算功能；3．高級與低級兼?zhèn)涞膱D形功能；4．可靠的容錯功能；5．應(yīng)用靈活的兼容與接口的功能；6．信息量豐富的聯(lián)機檢索功能；3. 圖像分割有關(guān)內(nèi)容．圖像分割對圖像進行研究和應(yīng)用時，人們往往對圖像中的某些部分感興趣，這些部分常被稱為目標或?qū)ο蟆Ｔ谠O(shè)計研究單位和工業(yè)部門，MATLAB 被廣泛地用于研究和解決各種具體工程問題。Matlab 已經(jīng)受了用戶的多年考驗。 圖 圖 2．開發(fā)平臺．Matlab 介紹 Matlab 是一門計算機編程語言，是一種科學(xué)計算軟件。它是圖像理解的重要組成部分，是圖像處理到圖像分析的關(guān)鍵步驟，圖像分割結(jié)果的好壞直接影響到對于圖像后續(xù)處理的質(zhì)量，同時也是圖像處理中最古老和最困難的問題之一。圖像分割技術(shù)是一種重要的圖像技術(shù)，具有廣泛的應(yīng)用前景。 ChanVese model1．前言隨著計算機科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，數(shù)字圖像處理與分析引起了各個領(lǐng)域研究的廣泛關(guān)注。 Technology, Class *Grade2022,*******)Abstract：Image segmentation is of key importance in puter image processing, and is very important for the successful image analysis. Recently, level set method has received a great deal of attention especially for image segmentation. The main advantage of level set is that it can handle topological structure naturally and automatically, therefore it is widely used in image segmentation. This article discusses the specific application and research in image segmentation based on the level set method. This paper gives a detailed study about the traditional model of level set in image segmentation—— ChanVese model. Through the study of ChanVese model, introducing ChanVese level set method to solve the model, and puts forward the ChanVese model based on image segmentation algorithm.Key Words: image segmentation。關(guān)鍵詞：圖像分割；水平集；ChanVese模型Medical Image Segmentation Based on the Level Set****(School of Information amp。本文主要探討基于水平集方法的活動輪廓模型圖像分割技術(shù)，詳細介紹了基于水平集圖像分割方法：ChanVese 模型。水平集方法近年來受到研究人員的關(guān)注。簽名： 2022年5月23日 學(xué)院畢業(yè)論文（設(shè)計）領(lǐng)導(dǎo)小組意見：（公章） 年 月 日設(shè)計成績畢業(yè)論文成績評定表學(xué)院：信息與電氣工程學(xué)院 學(xué)號：20222212442姓 名 *** 論文總成績論文題目 基于水平集的圖像分割算法的研究指導(dǎo)教師評語 評定成績： 簽名： 年 月 日評閱人評語評定成績： 簽名： 年 月 日答辯小組評語 答辯成績： 組長簽名： 年 月 日注：論文總成績=指導(dǎo)教師評定成績（50%）+評閱人評定成績（20%）+答辯成績（30%）將總成績由百分制轉(zhuǎn)換為五級制，填入本表相應(yīng)位置。指導(dǎo)教師意見：該同學(xué)通過編程，實現(xiàn)了基于水平集的圖像分割，并將其應(yīng)用到醫(yī)學(xué)影像處理中。經(jīng)過一段時間的學(xué)習(xí)以及使用 matlab 對圖像進行處理，基本掌握了圖像分割的相關(guān)知識點。簽名： 2022 年 3 月 12 日 年 月 日學(xué)院畢業(yè)論文（設(shè)計）領(lǐng)導(dǎo)小組意見： （公章） 年 月 日（簽章） 年 月 日畢業(yè)論文結(jié)題報告姓名 *** 性別 男 院系 信息與電氣 工程學(xué)院 年級 2022級 學(xué)號 ******設(shè)計題目 基于水平集的圖像分割算法的研究課題來源 教師科研 課題類別 應(yīng)用研究 指導(dǎo)教師 ***本課題完成情況介紹（包括研究過程、實驗過程、結(jié)果分析、存在的問題及應(yīng)用情況等。通過對 ChanVese 模型的研究詳細介紹了ChanVese 模型 的水平集求解方法，提出了基于 ChanVese 模型的圖像分割算法。 指導(dǎo)教師： 簽發(fā)于 2022 年 1 月 6 日 分管院長： 簽發(fā)于 年 月 日 畢業(yè)論文開題報告姓名 ***性別 男學(xué)院信息與電氣工程學(xué)院年級 2022 級學(xué)號 *****預(yù)計完成時 間設(shè)計題目 基于水平集的醫(yī)學(xué)圖像分割課題來源 教師科研 課題類別 應(yīng)用研究 指導(dǎo)教師 ***畢業(yè)設(shè)計實施方案：第一階段：開題 了解論文要求，學(xué)習(xí)圖像分割的相關(guān)內(nèi)容；第二階段：綜合分析 實現(xiàn)基本的功能；第三階段：修改完善設(shè)計 在初步完成的基礎(chǔ)上，查看所做設(shè)計是否完善，各種操作能否達到預(yù)期效果；第四階段：完成論文，對完成的設(shè)計進行最后的試用并修改細節(jié)；第五階段：完成基于水平集的醫(yī)學(xué)圖像分割的設(shè)計說明書。畢業(yè)設(shè)計應(yīng)于 2022 年 5 月 20 日前完成后交指導(dǎo)教師，由指導(dǎo)教師評閱后提交畢業(yè)設(shè)計答辯委員會。 四、主要參考文獻[1] 章毓晉 圖像分割 [M].北京：科學(xué)出版社,2022. [2] 張治國，周越，謝凱 一種基于 Mumfor