，可能有拓扑结构发生变化。

为了处理这种状况，和提出了水平集分割方法。

水平集基本思想是将曲线嵌入成二维函数，然而实际上它是个三维模型。

由于曲线对应于嵌入函数零水平集，嵌入函数演化实际上代表了曲线演化。

图水平集三几何活动轮廓模型在几何活动轮廓模型问题中，寻找对象最佳轮廓问题被转换成使以下能量函数最小化问题其中，是曲线弧长，是加权弧长。

而相应梯度下降流为其中，是任何单调递减非负函数，κ是曲线曲率。

在式中，第部分作用就像个结果，如果曲线在对象以外，将指向对象外。

同时，法向量指向曲线内，所以为负，指向法向量所指向曲线内。

因此，曲线将缩小和接近边缘。

与此相反，当曲线在对象内时，也会指向对象内。

所以，是正，指向法向量相反方向。

因此曲线将延伸，也更接近对象边缘。

这是图像外部能量。

所以，当根据模型进行计算时，它实际上要受到两种类型能量控制。

个来源于变形曲线，它被称为内部能量。

另种是梯度，它控制边缘上曲线。

这就是外部能量。

图模型分割四彩色图像分割模型由于彩色图像包含更多对象有用信息，直接基于彩色图像分割可以达到更好效果。

处理彩色图像传统方式是把彩色图像成分分割成几个单通道图像，然后对其进行独立处理。

然而，在图像分割中，这种方法效果不好，因为不同分割结果可以从不同单通道图像实现，然后发生碰撞。

因此，最好办法是开发个分割模型，能把彩色图像作为均匀图像处理。

正如在上节中，模型主要是基于图像中对象边缘上。

边缘实际上是所表示图像中灰度级梯度。

因此，要把模型延伸到彩色图像分割模型，最重要任务是要找出个合适表示彩色图像梯度。

假设彩色图像梯度是，通过更换为，模型可以很容易地扩展到彩色图象分割模型而对应梯度下降流因此，现在问题是构建彩色图像梯度，个自然做法是计算不同通道所有梯度加权和其中，是图像第个通道。

权和可以是固定，即，或者自定义。

例如，权值可能在下面形式这意味着梯度较大通道，将更有助于彩色图像总梯度。

旦梯度和相应已知了，梯度下降流式可以被用来描述曲线演化。

而当传统模型效果不好时，这种彩色图像分割模型或者说模型就可以很好地用于彩色图像。

图和实验五结论作为图像处理个重要组成部分，图像分割得到了越来越多关注。

很多分割方法和模型已被提出，如基于边缘传统分割方法和分割模型。

但是，大多数这些方法或模型仅仅能很好处理灰度图像。

由于彩色图像在内部对象中有更多信息，基于彩色图像分割可以实现更精确结果。

因此，在本文中，我们提出了个彩色图像分割模型。

这种新彩色图像分割模型实际上是延伸分割模型，被称为模型。

从实验中我们可以看到当传统模型失效时，模型可以很好地应用于彩色图像。

模型关键组成部分是彩色图像梯度表示。

因此，它很容易通过修改梯度表示来进行提高和延伸。

参考文献，要思想是把分离对象问题转化为最小化封闭曲线能量函数问题函数第两部分是曲线内能量，用于缩短和平滑曲线。

最后部分是图像能量，被用来保持曲线上对象边缘。

但模型问题在于能量函数不仅取决于曲线位置和形状，也取决于曲线参数。

能量函数值根据不同类型参数任意变化。

为了克服模型不足和提出了不包含任何自由参数测地线活动轮廓模型。

模型也是曲线能量函数，它由曲线内部能量和图像外部能量组成。

由于我们新彩色图像分割模型主要是基于模型，稍后我们将讨论更多关于模型行为和其他细节。

和提出了种交互式分割模型，即使背景有许多噪声，也可以很精确。

和提出了基于偏微分方程分割模型，它对不包含强边中文字关于计算智能与设计年第四次国际研讨会基于偏微分方程彩色图像分割春元栗良信息技术部信息技术部中国，深圳中国，深圳摘要图像分割在图像处理中是项重要任务。

很多图像分割方法或模型已经被提出。

但大多数这些方法都不能很好地处理彩色图像，彩色图像实际上包含更多对象里面有用信息。

在本文中，个关于彩色图像分割模型被提出来。

新模型是基于细分模型基础上，而且把梯度概念从个通道延伸到三个通道。

实验表明，新模型与模型相比具有更好性能，尤其是在彩色图像分割方面。

关键词图像分割，图像处理简介图像分割在图像处理中是最重要任务之。

图像分割目是把对象从图像背景中分离出来，然后做进步处理，如目标识别，目标跟踪等等。

在传统图像处理方面已经提出来了很多分割方法，根据使用信息，这些方法可以主要分为分为三类根据地区阈值分割方法，种基于边缘分割方法和基于纹理分割方法。

而在近几十年来，偏微分方程理论已经很好发展起来并被引入到图像处理方面。

至今，许多基于偏微分方程新图像分割方法已经提出了。

然而，上面提到大部分分割方法只专注于灰度图像处理，在彩色图像处理方面效果不好。

由于彩色图像比灰度图像包含更多对象信息，直接对彩色图像进行分割可以得到更精确结果。

本文提出了基于偏微分方程彩色图像分割模型。

二相关工作最近几年，基于偏微分方程图像分割直发展很好。

年和提出了主动轮廓模型和模型，这是第个基于偏微分方程图像分割模型。

该模型主要思想是把分离对象问题转化为最小化封闭曲线能量函数问题函数第两部分是曲线内能量，用于缩短和平滑曲线。

最后部分是图像能量，被用来保持曲线上对象边缘。

但模型问题在于能量函数不仅取决于曲线位置和形状，也取决于曲线参数。

能量函数值根据不同类型参数任意变化。

为了克服模型不足和提出了不包含任何自由参数测地线活动轮廓模型。

模型也是曲线能量函数，它由曲线内部能量和图像外部能量组成。

由于我们新彩色图像分割模型主要是基于模型，稍后我们将讨论更多关于模型行为和其他细节。

和提出了种交互式分割模型，即使背景有许多噪声，也可以很精确。

和提出了基于偏微分方程分割模型，它对不包含强边缘图像都可以很好适用。

在曲线演化过程中，可能有拓扑结构发生变化。

为了处理这种状况，和提出了水平集分割方法。

水平集基本思想是将曲线嵌入成二维函数，然而实际上它是个三维模型。

由于曲线对应于嵌入函数零水平集，嵌入函数演化实际上代表了曲线演化。

图水平集三几何活动轮廓模型在几何活动轮廓模型问题中，寻找对象最佳轮廓问题被转换成使以下能量函数最小化问题其中，是曲线弧长，是加权弧长。

而相应梯度下降流为其中，是任何单调递减非负函数，κ是曲线