图像分割是图像处理技术中的⼀项关键技术，被⼴泛应⽤于医学影像处理、计算机视觉等多个领域。图像分割的⽬的是将图像中所代表不同特征的区域划分为互不相交的区域，从⽽获得⽬标的位置及轮廓特征。因此，图像分割是特征提取的基础和前提，图像分割的效果直接影响后续操作。本⽂主要简洁介绍众多图割算法中的⼀种——基于⽔平集的分割算法。 吸音降噪1、⽔平集的简介可降解塑料袋子吹膜机>测井电缆
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基于⼏何变形模型的⽔平集⽅法最早是由Osher和Sethian于1988年提出，⽤于描述形如燃烧⽕焰的边界等具有⾼动态和⾼拓扑性的结构变化。⽔平集的核⼼思想是：通过⾼维函数曲⾯来表达低维的演化曲线或曲⾯，即将演化（变化）的曲线或曲⾯（界⾯）⽤⾼维⽔平集函数的零⽔平集来间接表达，将演化曲线或曲⾯的演化⽅程转化为⾼维⽔平集函数的演化偏微分⽅程，通过求解关于⽔平集函数的⽅程来捕捉运动边界⾯。该⽅法可⽅便地扩展到任意维空间。⽬前关于⽔平集的⼀种应⽤是将⽔平集⽅法与活动轮廓模型（⼜称“主动轮廓模型”）结合，⽤⽔平集⽅法来求解活动轮廓模型得到的偏微分⽅程。 既然讲到⽔平集，那什么是⽔平集呢？通俗的说，⽔平集其实就是⽔平切⾯上的⼀个集合。⽔平集的标准定义是：与实数c对应的可微函数f：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。为了更便于理解，举个例⼦，当⾃变量参数个数n=2时，⽔平集是⼀个⽔平曲线，
相当于⼀个空⼼球体的切⾯；当⾃变量的个数n=3时，⽔平集是⼀个⽔平⾯，相当于⼀个实⼼球体的切⾯。
为了更好地理解⽔平集的基本思想，下⾯再多⽤⼏句话介绍⼀下⽔平集的基本思想。⽔平集的基本思想⽤⼀句话概括就是：低维到⾼维的映射。具体地将就是：⽤n维变量的⽔平集函数f(n+1）维的⽔平集描述n维曲线或曲⾯，即把求解n维描述的演化过程转化为求解n维变量的⽔平集函数f的演化所导致的⽔平集的演化过程。⽬的是通过这种转化，引⼊变中的相对不变——⽔平集函数f的⽔平c不变。
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