圖1-2 圖像分割的應用實例

圖3-6 噪聲環境下合成圖像的分割結果對比

第1列—初始輪廓與原始圖像；第2列—LCK模型的分割結果；第3列—RLSF模型的分割結果；第4列—本章模型的分割結果；第5列—二值結果

圖3-7 不同椒鹽噪聲強度下自然圖像的分割結果對比

第1列—疊加噪聲后的圖像；第2列—LCK模型的分割結果；第3列—RLSF模型的分割結果；第4列—本章模型的分割結果；第5列—二值結果；第6列—修復函數R（Ix）的效果圖

圖3-8 不同高斯噪聲強度下自然圖像的分割結果對比

第1列—原始圖像和疊加噪聲后的圖像；第2列—LCK模型的分割結果；第3列—RLSF模型的分割結果；第4列—本章模型的分割結果；第5列—二值結果；第6列—修復函數R（Ix）的效果圖

圖4-5 不同模型對噪聲圖像的分割結果

第1列—標識初始輪廓的原始圖像；第2列—RSF模型的分割結果；第3列—LCK模型的分割結果；第4列—RLSF模型的分割結果；第5列—FCM模型的分割結果；第6列—ALR模型的分割結果；第7列—本章模型的分割結果

圖4-8 合成圖像的分割結果對比

第1列—參考結果；第2列—RSF模型的分割結果；第3列—LCK模型的分割結果；第4列—RLSF模型的分割結果；第5列—ALR模型的分割結果；第6列—FCM模型的分割結果；第7列—本章模型的分割結果

圖4-11 不同模型對含有椒鹽噪聲的圖像的分割結果

第1列—RSF模型的分割結果；第2列—LCK模型的分割結果；第3列—RLSF模型的分割結果；第4列—ALR模型的分割結果；第5列—FCM模型的分割結果；第6列—本章模型的分割結果

圖4-12 不同模型對含有高斯噪聲的圖像的分割結果

第1列—RSF模型的分割結果；第2列—LCK模型的分割結果；第3列—RLSF模型的分割結果；第4列—ALR模型的分割結果；第5列—FCM模型的分割結果；第6列—本章模型的分割結果

圖4-13 不同模型對含有斑點噪聲的圖像的分割結果

第1列—RSF模型的分割結果；第2列—LCK模型的分割結果；第3列—RLSF模型的分割結果；第4列—ALR模型的分割結果；第5列—FCM模型的分割結果；第6列—本章模型的分割結果

圖5-1 RSF模型的局限性分析

（a）標識初始輪廓的原始圖像；（b）RSF模型停止迭代時的分割結果

圖5-2 本章模型的分割原理

（a）本章模型解決局部極小問題示意；（b）本章模型的最終分割結果

圖5-3 RSF模型、RLSF模型、文獻[14]模型和本章模型對合成圖像在不同初始化曲線下的分割結果

第1行—原始圖像與初始輪廓；第2行—RSF模型的分割結果；第3行—RLSF模型的分割結果；第4行—文獻[14]模型的分割結果；第5行—本章模型的分割結果

圖5-4 RSF模型、RLSF模型、文獻[14]模型和本章模型對自然圖像在不同初始化曲線下的分割結果

第1行—標識初始輪廓的原始圖像；第2行—RSF模型的分割結果；第3行—RLSF模型的分割結果；第4行—文獻[14]模型的分割結果；第5行—本章模型的分割結果

圖5-5 本章模型對含有噪聲和模糊邊界圖像的分割結果

第1列—原始圖像與初始輪廓；第2列—本章模型的分割結果；第3列—相對應的水平集函數

圖6-5 椒鹽噪聲環境下合成圖像的分割結果對比

圖6-7 椒鹽噪聲環境下自然圖像的分割結果對比

圖7-1 LIF模型對一幅灰度不均勻圖像的分割結果

（a）原始圖像與初始輪廓；（b）LIF模型最終分割結果

（紅色曲線為演化的分割曲線，x1、x2、x3分別為演化曲線上的像素點，黑色圓圈為以像素點為中心的鄰域，鄰域內白色區域與藍色區域分別為m1和m2代表的區域）

圖7-4 不同模型對醫學圖像的分割結果

第1行—原始圖像與初始輪廓；第2行—RSF模型的分割結果；第3行—LIF模型的分割結果；第4行—LLIF模型的分割結果；第5行—本章模型的分割結果

圖7-5 不同模型對自然圖像的分割結果

第1行—原始圖像與初始輪廓；第2行—RSF模型的分割結果；第3行—LIF模型的分割結果；第4行—LLIF模型的分割結果；第5行—本章模型的分割結果

圖8-1 不同初始輪廓下三種模型的分割結果

第1列—原始圖像與初始輪廓；第2列—LIF模型的分割結果；

第3列—LGIF模型的分割結果；第4列—本章模型的分割結果

圖8-2 本章模型對兩幅合成圖像在不同初始輪廓曲線下的分割

（藍色矩形框為初始輪廓曲線，紅色曲線為最終分割結果）

圖8-4 不同模型對自然圖像的分割

圖8-5 不同模型對視網膜血管圖像的分割

第1行—原始圖像及所選區域；第2行—初始輪廓曲線；第3行—LIF模型的分割結果；第4行—LGIF模型的分割結果；第5行—本章模型的分割結果