水平集活动轮廓模型（二）
图3 快速水平集演化示意图 3、表面皱褶霉菌的分割效果
图4显示了对霉菌采用不同分割的不同效果。其中，图4-a是霉菌的原图，其表面皱褶边缘毛糙。图4-b是采用传统的阈值分割法所得到的分割结果，由于其表面毛糙从而灰度分布不均匀、边缘毛糙不连续，导致分割效果很差。图4-c是采用迅数科技研发的基于水平集活动轮廓模型快速算法的分割效果，这种算法特别适合目标内部复杂的情况，而且活动轮廓的收缩光滑度可以控制，从而取得理想的效果。
图4 单体霉菌的不同分割效果
图6显示的平皿上有多个霉菌，而传统的水平集活动轮廓模型无法实现对多个目标的分割。为此，迅数科技研究开发了多相水平集快速活动轮廓模型算法。
首先利用单水平集模型进行预分割，然后对单个水平集区域进行分裂得到多个水平集区域，最后利用快速模型精确分割每个霉菌。针对多个不粘连霉菌和多个粘连霉菌，分别采用八链码轮廓跟踪法和随机霍夫圆检测法对单水平集区域进行分裂操作。实践表明，该方法可以准确、快速的分割多个不粘连和多个粘连的霉菌。
多相水平集分割算法的能量泛函为： 
其运算过程如图5所示：
图5 多区域水平集示图
采用多相水平集快速活动轮廓模型算法，对图6所示的多个霉菌进行分割，其结果如图6所示。其中，图6-a是多霉菌平皿原图，不仅表面皱褶边缘毛糙，而且霉菌数量多。图6-b是采用传统的阈值分割法所得到的分割结果，由于其表面毛糙从而灰度分布不均匀、边缘毛糙不连续，导致分割效果很差。图6-c是采用迅数科技研发的基于多相水平集活动轮廓模型快速算法的分割效果，除了部分霉菌粘连非常严重导致没有区分开之外，绝大多数霉菌得到良好的分割。
图6多个霉菌的不同分割效果
4、展望
基于水平集活动轮廓模型的图像分割方法，具有抗噪性强、数值求解稳定性好、分割边界光滑连续、可以处理拓扑结构复杂的情况等优点，成为目前国际上最前沿的图像分割技术之一。迅数科技研发团队，历经两年多的攻关，不仅掌握了这一先进技术，而且针对微生物菌落的特点，在传统的水平集活动轮廓模型的基础上，创造性的研究开发出适合复杂菌落分割计数的快速活动轮廓模型、多相水平集活动轮廓模型等先进的图像分割技术，实现了复杂菌落、高难度平皿的准确统计计数。
