图1-2 图像分割的应用实例

图3-6 噪声环境下合成图像的分割结果对比

第1列—初始轮廓与原始图像；第2列—LCK模型的分割结果；第3列—RLSF模型的分割结果；第4列—本章模型的分割结果；第5列—二值结果

图3-7 不同椒盐噪声强度下自然图像的分割结果对比

第1列—叠加噪声后的图像；第2列—LCK模型的分割结果；第3列—RLSF模型的分割结果；第4列—本章模型的分割结果；第5列—二值结果；第6列—修复函数R（Ix）的效果图

图3-8 不同高斯噪声强度下自然图像的分割结果对比

第1列—原始图像和叠加噪声后的图像；第2列—LCK模型的分割结果；第3列—RLSF模型的分割结果；第4列—本章模型的分割结果；第5列—二值结果；第6列—修复函数R（Ix）的效果图

图4-5 不同模型对噪声图像的分割结果

第1列—标识初始轮廓的原始图像；第2列—RSF模型的分割结果；第3列—LCK模型的分割结果；第4列—RLSF模型的分割结果；第5列—FCM模型的分割结果；第6列—ALR模型的分割结果；第7列—本章模型的分割结果

图4-8 合成图像的分割结果对比

第1列—参考结果；第2列—RSF模型的分割结果；第3列—LCK模型的分割结果；第4列—RLSF模型的分割结果；第5列—ALR模型的分割结果；第6列—FCM模型的分割结果；第7列—本章模型的分割结果

图4-11 不同模型对含有椒盐噪声的图像的分割结果

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

图4-12 不同模型对含有高斯噪声的图像的分割结果

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

图4-13 不同模型对含有斑点噪声的图像的分割结果

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

图5-1 RSF模型的局限性分析

（a）标识初始轮廓的原始图像；（b）RSF模型停止迭代时的分割结果

图5-2 本章模型的分割原理

（a）本章模型解决局部极小问题示意；（b）本章模型的最终分割结果

图5-3 RSF模型、RLSF模型、文献[14]模型和本章模型对合成图像在不同初始化曲线下的分割结果

第1行—原始图像与初始轮廓；第2行—RSF模型的分割结果；第3行—RLSF模型的分割结果；第4行—文献[14]模型的分割结果；第5行—本章模型的分割结果

图5-4 RSF模型、RLSF模型、文献[14]模型和本章模型对自然图像在不同初始化曲线下的分割结果

第1行—标识初始轮廓的原始图像；第2行—RSF模型的分割结果；第3行—RLSF模型的分割结果；第4行—文献[14]模型的分割结果；第5行—本章模型的分割结果

图5-5 本章模型对含有噪声和模糊边界图像的分割结果

第1列—原始图像与初始轮廓；第2列—本章模型的分割结果；第3列—相对应的水平集函数

图6-5 椒盐噪声环境下合成图像的分割结果对比

图6-7 椒盐噪声环境下自然图像的分割结果对比

图7-1 LIF模型对一幅灰度不均匀图像的分割结果

（a）原始图像与初始轮廓；（b）LIF模型最终分割结果

（红色曲线为演化的分割曲线，x1、x2、x3分别为演化曲线上的像素点，黑色圆圈为以像素点为中心的邻域，邻域内白色区域与蓝色区域分别为m1和m2代表的区域）

图7-4 不同模型对医学图像的分割结果

第1行—原始图像与初始轮廓；第2行—RSF模型的分割结果；第3行—LIF模型的分割结果；第4行—LLIF模型的分割结果；第5行—本章模型的分割结果

图7-5 不同模型对自然图像的分割结果

第1行—原始图像与初始轮廓；第2行—RSF模型的分割结果；第3行—LIF模型的分割结果；第4行—LLIF模型的分割结果；第5行—本章模型的分割结果

图8-1 不同初始轮廓下三种模型的分割结果

第1列—原始图像与初始轮廓；第2列—LIF模型的分割结果；

第3列—LGIF模型的分割结果；第4列—本章模型的分割结果

图8-2 本章模型对两幅合成图像在不同初始轮廓曲线下的分割

（蓝色矩形框为初始轮廓曲线，红色曲线为最终分割结果）

图8-4 不同模型对自然图像的分割

图8-5 不同模型对视网膜血管图像的分割

第1行—原始图像及所选区域；第2行—初始轮廓曲线；第3行—LIF模型的分割结果；第4行—LGIF模型的分割结果；第5行—本章模型的分割结果