Un método de conjunto de niveles adaptativo mejorado para la segmentación de imágenes

Con el fin de mejorar la precisión de la segmentación de imágenes, se propone un método de conjunto de niveles adaptativo mejorado basado en la evolución del conjunto de niveles sin método de reinicialización y el método de evolución del conjunto de niveles que preserva la distancia adaptativa. Una nueva definición del coeficiente de peso en las ecuaciones de evolución es la principal innovación de este trabajo. El método mejorado puede detectar ciertos límites de objetos, contornos interiores y exteriores de un objeto, bordes de múltiples objetos y límites débiles de un objeto mediante experimentos numéricos con imágenes sintéticas y reales. Los resultados numéricos muestran que el método de conjunto de niveles adaptativo mejorado tiene una velocidad de segmentación más rápida y una mayor precisión de segmentación en comparación con los dos métodos anteriores, especialmente en problemas de segmentación de límites débiles y bordes de múltiples objetos.