Sedan de infördes som ett medel för frontförökning och deras första tillämpning på kantbaserad segmentering i början av 90-talet har nivåuppsättningsmetoder blivit allt populärare som en allmän ram för bildsegmentering. I detta dokument presenterar vi en undersökning av en viss klass av regionbaserade nivåuppsättningsmetoder och klargör hur de alla kan härledas från en gemensam statistisk ram. Regionbaserade segmenteringsscheman syftar till att dela upp bilddomänen genom att successivt anpassa statistiska modeller till intensitet, färg, textur eller rörelse i var och en av en uppsättning regioner. I motsats till kantbaserade system som klassiska ormar tenderar regionbaserade metoder att vara mindre känsliga för buller. För typiska bilder tenderar de respektive kostnadsfunktionerna att ha mindre lokala minima vilket gör dem särskilt väl lämpade för lokala optimeringsmetoder såsom nivåuppsättningsmetoden. Vi beskriver en allmän statistisk formulering för nivåuppsättning segmentering. Därefter klargör vi hur integrationen av olika lågnivåkriterier leder till en uppsättning kostnadsfunktioner. Vi pekar på förhållandet mellan de olika segmenteringssystemen. I experimentella resultat visar vi hur nivåuppsättningsfunktionen drivs till att dela upp bildplanet i domäner av sammanhängande färg, textur, dynamisk struktur eller rörelse. Dessutom, Bayesian formulering gör det möjligt att införa tidigare form kunskap i nivå sätter metoden. Vi går kort igenom ett antal framsteg på detta område.
Den mest använda metoden i segmentering av medicinska bilder är nivå inställd metod ( REF ).
A Review of Statistical Approaches to Level Set Segmentation: Integrating Color, Texture, Motion and Shape
{'venue': 'International Journal of Computer Vision', 'journal': 'International Journal of Computer Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}