本次水平集图像分割并行加速算法设计与实现包含：原理篇、串行实现篇、OpenMP并行实现篇与CUDA GPU并行实现篇四个部分。具体各篇章链接如下：
原理篇主要讲解水平集图像分割的原理与背景。串行实现篇、OpenMP并行实现篇与CUDA GPU并行实现篇主要基于C++与OpenCV实现相应的图像分割与并行加速任务。本系列属于图像处理与并行程序设计结合类文章，希望对你有帮助😊。
图像分割是一经典难题，发展至今仍没有一种囊括全部图像的通用分割技术，同时图像分割结果好坏也没有统一的标准。通常人们只对图像中的某一部分感兴趣，图像中的这一部分具有特殊性质，可以是单一区域，也可以是多个区域，称之为目标（前景），其余部分则被称为背景。在实际应用中，为了完成目标识别或特定任务，需要提取出图像中的目标，这是图像分割研究的重点。
基于上述优势，在图像分割技术中，水平集模型得到了广泛的应用，具有良好的发展前景和发展潜力。
通过在图像中演化一组动态曲线，自适应地控制曲线的演化速度，使得其停驻在物体边缘处，从而检测出图像中感兴趣的物体。具体主动轮廓模型演化过程示例如下所示：
为演化与求解(2)式中能量函数的最小值，可将曲线从二维升维到三维进行演化处理，即把关于曲线C的能量函数改写为关于水平集函数ϕ的能量函数，其后通过零水平集的演化模拟曲线的演化，以此实现相应的图像分割。具体升维操作，以及三维演化与二维演化对应关系如下图所示。（其中蓝色平面为z=0平面，灰色轮廓为零水平集对应轮廓）
在运用水平集对曲线进行替换之前需要引入两个函数：Heaviside函数与Dirac函数。Heaviside函数本质为一阶跃函数，用于对零水平集的内外进行划分，具体如式(3)所示。
Dirac函数本质为一冲激函数，主要用于在长度项中提取水平集轮廓线，具体如式(4)所示。
由此可将能量函数转化为(5)式所示。
当ϵ→0时，式(8)与式(9)分别收敛于式(3)与式(4)，且此时δϵ的支撑集是整个实数集R，不管初始曲线是何种形态，都可以得到全局最优解。
墙面裂缝分割数据集（4028张，JSON格式，已增强）本墙面裂缝分割数据集包含4028张清晰分辨率图像，是在原始裂缝图像基础上通过数据增强技术（如镜像翻转、旋转、亮度调整、对比度变换、高斯噪声添加等）扩充而成，显著提升了数据多样性，有效缓解了实际工程中样本稀缺问题，适用于深度学习模型的训练与评估。数据集图像来源于建筑外墙、桥梁、隧道、混凝土结构等真实场景，涵盖横向、纵向、网状等多种裂缝形态，包含细
在高并发、大数据量的业务场景下，单个MySQL数据库实例往往难以承载海量数据和高频访问，导致性能下降、响应延迟增加，甚至出现系统瓶颈。本文将以“解决单表数据量过大引发查询性能下降”为技术痛点，围绕问题-方案-效果框架，深入解析MySQL中常见的两种分库分表策略——垂直拆分与水平拆分。问题：单表数据量过大导致查询性能下降现象描述：随着业务发展，某些核心业务表（如订单表、用户行为日志表）的数
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1 简介图像分割是计算机视觉中的关键步骤之一。传统的分割方法由于方法自身的局部性,难以满足复杂分割的要求,基于水平集方法的图像分割研究正是这种需求下出现的。C-V模型对灰度图像的变化处理非常自然,解决了M-S模型难以解决的问题,而C-V模型应用于彩色图像极大地推动了彩色图像分割的研究。 本文主要研究了基于水平集方法的彩色图像分割方法。首先介绍本论文的课题背景、目标与意义,基于水平集方法的
1 简介基于全局和局部图像信息的水平集模型(LGIF模型)，其基本思想是：在演化过程中，既利用图像的全局信息，也利用图像的局部信息来驱动曲线的演化，LGIF模型其实就是将LIF模型和GIF模型(ACM with Global Image Fitting model)两者的优点结合而形成的新模型，其中LIF模型表示图像的局部信息项，GIF模型表示图像的全局信息项。因而，LGIF模型既具有L
1 内容介绍强度不均匀性给图像分割带来了很大的困难。乘法偏置场校正模型部分解决了这个问题。但也存在分割速度慢、应用领域狭窄等问题。在本文中，提出了一种基于强度不均匀性的加性偏差校正（ABC）模型。该模型将观察到的图像分为三部分：加性偏置函数、反射边缘结构函数和高斯噪声。首先，定义了强度不均匀性的局部区域和局部聚类准则。其次，通过引入水平集函数，将局部聚类准则转化为基于水平集模型的能量函数。最后，估
几何活动轮廓模型——水平集分割：Active Contours Without Edges水平集方法 水平集是跟踪轮廓和表面运动的一种数字化方法，它不直接对轮廓进行操作，而是将轮廓设置成一个高维函数的零水平集。这个高维函数叫做水平集函数。然后对该水平集函数进行微分，通过从输出中提取零水平集来得到运动的轮廓
LeveSet 水平集方法主要的思想是利用三维（高维）曲面的演化来表示二维曲线的演化过程。在计算机视觉领域，利用水平集方法可以实现很好的图像分割效果。1.数学原理根据维基百科的定义，在数学上一个包含n个变量的实值函数其水平集可以表示为下面的公式：可以看出，水平集指的是这个函数的取值为一个给定的常数c.那么当变量个数为2时，这个函数的水平集就变味了一条曲线，也可以成为等高线。这时函数f就可以描述一个
2.5 水平集方法 在2.4中的时候，我们已经知道曲线演化主要涉及到两个几何参数，一个是曲线的曲率，一个是曲线的方向矢量，而这两个参数的计算一并不是一件容易的事情，怎么有效的更方便处理曲线的几何参数的计算方法，而水平集方法正好满足这些要求。这也是水平集方法最为吸引人的地方。 水平集方法最早是由Osher和Sethian提出，用于解决遵循热力学方程下的火苗的外形变化过程。其基本
基于距离正则的水平集分割MATLAB代码，无需初始化% This Matlab code demonstrates an edge-based active contour model as an application of % the Distance Regularized Level Set Evolution (DRLSE) formulation in the following
本篇文章，解释的是水平集算法最基础的原理。水平集方法的解释 有一个表面S，它与一个平面P相交，得到一个曲线C，这个C就是我们通过水平集得到的轮廓。 在图像分割中，表面S是随着由图像派生得到的势（force）来更新。 本文的思路是： 1提出问题 2提出解决方法 3方法的局限性跟踪界面 首先，我们来想象水从一个小山的山顶往下流的画面。我们的目标是，在水往下流的时候，跟踪水前（water
一．水平分割什么是水平分割？打个比较形象的比喻，在食堂吃饭的时候，只有一个窗口，排队打饭的队伍太长了，都排成S型了，这时容易让排队的人产生焦虑情绪，容易产生混乱，这时一个管理者站出来，增加多个打饭窗口，把那条长长的队伍拦腰截断成几队。更形象一点的理解，你拿一把“手术刀”，把一个大表猛的切了几刀，结果这个大表，变成了几个小表.水平分割根据某些条件将数据放到两个或多个独立的表中。即按记录进
水平集算法简介（Level Set） 一、水平集的定义 与实数c对应的可微函数f:R^n—>R的水平集是实点集{(x1, x2, ...,xn) | f(x1, x2,...,xn) = c} ，称可微函数f为水平集函数。 [举例] 函数f(x,y,z)=x^2+y^2+z^2对应于常数c的水平集是以(0，0，0)为球心，sqrt(
本文总结了常用的Git命令和工作流程，主要包括： 基础操作：status查看状态，add添加文件，commit提交记录，push/pull推送拉取代码 分支管理：创建、重命名、删除分支，以及分支更新(fetch/merge/rebase) 冲突解决：处理rebase冲突的步骤和退出方法 撤销操作：撤销pull/add/commit等不同阶段的修改 暂存技巧：使用stash暂存和恢复工作内容 配置规范：分支命名规则和提交信息格式要求 文章还提供了可视化示意图说明rebase和merge的区别，并介绍了强制推送
贪心算法深度解析：从理论到实战的完整指南1. 贪心算法概述贪心算法（Greedy Algorithm）是一种在每一步选择中都采取当前状态下最优（即最有利）的选择，从而希望导致结果是全局最优的算法策略。与动态规划不同，贪心算法不会回溯之前的决策，而是基于当前状态做出最优判断。核心特点：局部最优选择：每一步都选择当前最优解无后效性：当前决策不会影响后续决策高效性：通常时间复杂度较低简洁性：算法逻辑清晰
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