基于局部和全局信息的自适应水平集图像分割本文讨论了基于局部和全局信息的自适应水平集图像分割（adaptivelevelsetimagesegmentationbasedonlocalandglobalinf ormation）技术，以及它为图像分割提供帮助的原理，优点，缺点和未来发展趋势。

图像分割是指将图像中不同区域分开的过程，用于可视化和分析。

尽管由于不同应用的不同需要，算法的类型可能有所不同，但是图像分割的成功的关键还是其能有效地将图像中的不同区域分开的能力。

与其他图像分割技术相比，基于局部和全局信息的自适应水平集图像分割技术更加灵活，具有更好的性能。

它主要基于局部和全局特征，将像素分成若干个相连的区域，并以此为基础构建高维特征空间。

自适应水平集技术使用“活性区域”算法，允许灰度非连续向量和其他外部因素来指导图像分割。

这种方法实现了更加精细、自然、准确的图像分割。

基于局部和全局信息的自适应水平集图像分割技术主要优点是
可以有效地分割出图像中具有不同分析特征的各个区域。

此外，它可以处理各种图像类型，因为它可以识别图像中的不同特征，比如灰度不连续向量，颜色，密度等。

然而，基于局部和全局信息的自适应水平集图像分割技术也有一些缺点。

首先，在处理复杂图像时，它的速度比其他方法要慢得多。

此外，这种方法可能会出现错误的分割，因为它的结果可能很接近图像中的边界，而传统的图像分割方法可以很好地分割出边界。

未来，基于局部和全局信息的自适应水平集图像分割技术将继续发展，以用于识别更复杂的图像，包括三维图像以及更复杂的噪声等。

此外，这种技术还可以用于解决其他图像分割中存在的问题，比如虚假边界，噪声，缺失等。

总之，基于局部和全局信息的自适应水平集图像分割技术是一种具有潜力的图像分割方法。

它的主要优点是可以有效地分割出图像中具有不同分析特征的区域，并可以处理各种图像类型。

然而它也存在一些缺点，但未来它可能会取得更好的发展，用于解决更复杂的图像分割问题。