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Application of the Level-Set Model with Constraints in Image Segmentation

Numerical Mathematics(Theory,Methods and Applications) 2016年第1期9卷 147-168页

作者： Vladimiır Klement Tomas Oberhuber Daniel Sevcovic Department of Mathematics Faculty of Nuclear Sciences and Physical EngineeringCzech Technical University in PragueTrojanova 13Praha 212000Czech Republic Department of Applied Mathematics and Statistics Comenius University84248 BratislavaSlovakia

We proposeand analyze a constrained level-set method forsemi-automatic image segmentation.Our level-set model with constraints on the level-set function enables us to specify which parts of the image lie inside respectively outside the segmented objects.Such a-priori information can be expressed in terms of upper and lower constraints prescribed for the level-set function.Constraints have the same conceptual meaning as initial seeds of the popular graph-cuts based meth-ods for image segmentation.A numerical approximation scheme is based on the complementary-finite volumes method combined with the Projected successive over-relaxation method adopted for solving constrained linear complementarity prob-lems.The advantage of the constrained level-set method is demonstrated on several artificial images as well as on cardiac MRI data.

关键词： linear complementarity image processing segmentation level-set method projected successive over-relaxation method

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