摘要：针对快速水平集算法用于图像分割时,存在水平集初始化和阈值设置的困难,该文提出一种融合金字塔模型、随机游走及水平集（PYR-RW-LS）的新算法。首先将多尺度分析引入随机游走算法,把分割结果作为快速水平集算法的初始化曲线,解决其初始化问题;接着把水平集演化看成对曲线上的点不断进行模式分类的过程,引入贝叶斯分类决策和最小距离分类决策交替工作,产生曲线演化所需的驱动力,同时将两种分类决策的失效条件作为新算法迭代停止的条件,解决了快速水平集算法阈值设置的困难。仿真实验结果表明：PYR-RW-LS算法比只采用模式分类思想的快速水平集算法拥有更高的计算效率,且在抗噪性方面亦优于随机游走算法,同时保留了随机游走算法对弱边缘不敏感的优点,尤其适用于大尺寸,高清晰度的图像处理。

关键词：图像分割 多尺度分析 图论 随机游走 快速水平集 

单位：空军工程大学工程学院 西安710038 93968部队 乌鲁木齐830075