不需要重新初始化的水平集演化方法：一种新的变分方程摘要在本文中，我们提出了一种新的在测地线活动轮廓中的变分方程，使水平集方程趋近于符号距离函数。因此在处理过程中，完全不需要重新初始化。我们的变分方程由内部能量函数和外部能量函数组成。内部能量函数可以调整水平集函数与符号距离函数的偏差，外部能量函数驱动零水平集函数朝着所需要的图像特征运动，比如目标的边界。水平集函数演化的结果是最小化能量函数得到的梯度流。本文中提出的变分水平集方程与传统的水平集方程相比，有三大优点。第一，通过增大时间步长可以解决PDE（偏微分方程）的演化问题。第二：可以用比符号距离函数更有效且更易使用的函数对水平集函数进行初始化。第三：在我们方程的水平集演化中，可以通过有限差分格式来使方法实施起来更有效且更方便。此算法已经通过合成图像和自然图像的验证，得到了很好的效果。1. 引言最近几年，在机器视觉和图像处理中，出现了大量的基于水平集方法的测地线活动轮廓方法，来解决图像分割中存在的问题。水平集法最初由Osher和Sethian提出11，用以捕获移动中物体的轮廓。活动轮廓由Kass，Witkins和Ter
