前言

在大數據時代，人們每時每刻都在產出和接收形式多樣的海量數據和信息。圖像在傳遞信息時具有信息量大、直觀易懂等優勢，以圖像、視頻為載體的視覺信息在人們日常獲取的信息量中占75%以上，數字化的圖像信息已遍及人們生活的每個角落。例如，人臉識別、智能安防、自動駕駛等基于數字圖像處理、識別和理解的人工智能產品在逐漸改變著人們的日常生活。

隨著計算機視覺、人工智能和思維科學的不斷發展，數字圖像處理的研究和應用正在向更高、更深、更廣的層次邁進。互聯網產品積累的海量圖像數據已成為人工智能和機器學習技術發展的重要基礎，這使得計算機視覺領域成為產品化程度最高、最成熟的人工智能領域之一。圖像分割作為模式識別、目標跟蹤、圖像理解和機器視覺等領域基礎且關鍵的研究課題，其主要目的是把圖像劃分成若干個具有特定性質的互不重疊的子區域，將符合特定應用場景的目標從背景中提取出來，作為后續工作必要的基礎數據。

圖像分割幾乎滲透圖像處理的各個環節，迄今為止，研究人員已經為之付出了很大的努力并提出了很多模型和算法。其中，基于水平集方法的活動輪廓模型因具有自由改變拓撲結構、多信息共融和無監督性的優勢，受到眾多學者的持續關注與研究。然而，由于視覺信息的多樣性、復雜性和海量性，圖像分割技術仍然面臨著巨大的挑戰，為了得到通用性更好、分割精度和效率更高的算法模型，國內外學者至今仍在不斷地研究探索。

本書以變分水平集方法和偏微分方程為基礎，針對背景復雜、灰度不均勻和噪聲污染圖像的分割問題，對基于變分理論的經典主動輪廓模型做了深入研究，從降低模型對初始輪廓的敏感性、提高噪聲的魯棒性以及分割的準確性等若干方面著手開展研究工作，著重講解了幾種適用于噪聲污染、灰度不均勻和背景復雜圖像的分割模型。此外，結合機器學習在現有變分水平集方法的基礎上進行了深入研究與改進，擴展了現有變分水平集方法的研究框架。

本書共分為9章。第1章概述了圖像分割的概念及領域內的研究現狀，對傳統的分割方法進行了綜述。第2章主要介紹了基于偏微分方程的圖像分割相關知識，包括變分法、水平集方法和幾種經典的幾何活動輪廓模型。第3章針對噪聲污染和灰度不均勻復雜圖像的分割問題，提出了一種結合局部灰度差異的噪聲圖像分割模型。第4章針對傳統活動輪廓模型無法準確分割具有弱邊界的概率噪聲圖像且容易陷入局部極小等問題，提出了一種基于梯度信息的鄰域自適應分割模型。第5章針對現有局部模型在求解能量泛函過程中遇到灰度不均勻圖像容易陷入局部極小的問題，提出了一種能夠對灰度不均勻圖像進行穩健準確分割的局部灰度差異模型。第6章將機器學習的SVM引入水平集模型，提出了一種在多種強度椒鹽噪聲環境下的表現優于傳統噪聲魯棒模型的新方法，改善了現有噪聲魯棒的變分水平集方法的缺陷。第7章結合最大類間方差思想提出了一種改進的能夠有效解決局部極小問題的模型（VLIF）。第8章基于圖像熵理論，提出了一種權重自適應的融合圖像全局信息和局部信息的活動輪廓模型，對于不同類型的灰度不均勻和噪聲圖像，能夠完成快速準確且穩定的分割，對初始輪廓的位置也不敏感。第9章對本書所做的工作進行了總結。

在本書的編寫過程中，張玲老師給予了大力支持和悉心幫助，在此深表感謝。感謝李海芳教授，她作為筆者的博士生導師，長期給予筆者關懷和指導。感謝李燈熬教授、郭發云高級工程師、王興偉教授、郭浩副教授、鄧紅霞副教授，他們對筆者及研究團隊提供了支持和幫助。同時，課題組的尚方信、趙怡、劉劍超、楊子固等同學也付出了辛勤勞動，非常感謝。

本書總結了筆者近幾年的研究成果和此領域的國內外研究前沿，以供領域內相關研究人員、研究生、愛好者參考，希望可以起到拋磚引玉的作用。

由于筆者水平有限，書中難免有不足之處，敬請廣大讀者批評指正。