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水平集方法有效地解决了图像分割中曲线演化过程中的拓扑变化问题,其实质是水平集方法与模型的结合,以水平集方法来求解模型得到的偏微分方程的方法。要想约束水平集函数在迭代过程中保持为符号距离函数,保证水平集函数的稳定收敛,就必须对SDF重新进行初始化。但是每次都对SDF重新进行初始化,大大增加了计算量,浪费了宝贵的时间,从而大幅降低了曲线的演化速度。一直以来,大家在不断地改进算法,缩短每次初始化所需的时间,但收效甚微。SDF重新初始化的规避,使图像分割时曲线演化速度加快,实验结果表明这种方法是非常有效的,