图像数据处理是利用图像数据去噪、图形分割、图像数据增强等手段根据需求对图像数据进行处理的技术。数字图像处理是图像数据处理的最基本问题之一，它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机进行处理的过程，主要包括几何处理、算术处理、图像增强、图像复原、图像分割、图像重建、图像识别等，具有处理精度高，处理内容丰富，可进行复杂的非线性处理和灵活的变通能力等优点。随着计算机及 ARM 技术的迅猛发展和相关理论的不断完善，图像处理技术在航空航天、军事、生物医学及人工智能等应用领域受到广泛重视并取得了重大的开拓性成就。Level Set方法是利用曲线演化与Hamilton-Jacobi方程的相似性，给出的一种曲线演化的强鲁棒性的计算方法，是处理封闭运动界面随时间演化过程中几何拓扑变化的有效计算工具，在图像增强、图像复原、图像分割、图像重建、图像识别等方面具有天然的处理优势。
该系列成果围绕图像分割、图像重建和图像识别等数字图像处理的关键问题，开展了Level Set方法在变分理论方面的改进及其在图像分割、图像重建和图像识别问题中的应用，提出自适应变分Level Set方法，主要改进在于将外部能量泛函中的常数修正为依赖于图像信息的函数，自适应变分Level Set方法的演化速度快，数值计算稳定，有效性和适用性较强。新参数函数借助于图像的二阶导数值，自动确定零等值线演化的方向，自动调整零等值线的演化速度，能够确保演化曲线的长度和面积同时取得全局最小值。
原图 分割图
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[1]An Improved Adaptive Level Set Method for Image Segmentation. International Journal of Pattern Recognition & Artificial Intelligence, 2018, 32(5):13-32.
[2]Retinal Vessel Segmentation Combined Two-Dimensional Entropy Method and Double Populations Genetic Algorithm. International Journal of Pattern Recognition & Artificial Intelligence, 2017, 31(05):22-32.
