オブジェクトの入力画像をセグメント化するための方法であって、ラベル付けされた画素および残りのラベル付けされていない画素を生成するため、入力画像内の画素に対して、オブジェクト画素と背景画素とを識別する1組のラベルをユーザによって指定する工程と、確率的に表される最初のレベルセットを生成するために、近隣の画素の強度の差に基づいて、前記入力画像内の前記ラベルを伝播する工程と、出力画像内にセグメントを生成するために、コスト関数を使用して前記最初のレベルセットを展開する工程と、を備え、前記工程がプロセッサで行われる、方法。前記レベルは、関数Ω1、関数Ω2および関数Cを有する空間領域における前記入力画像のセグメンテーションを表し、ここで、であり、またここで、前記関数Ω1は前記オブジェクト画素のオブジェクト領域を識別し、前記関数Ω2は前記背景画素の背景領域を識別し、前記関数Cは、前記オブジェクト領域と前記背景領域との間の境界画素を識別し、また、x、yは前記入力画像内の画素の位置の座標である、請求項1の方法。前記コスト関数は領域に基づくレベルセット関数JO、ユーザラベルコスト関数JUおよび最大確信度コスト関数JBを含む、請求項1の方法。前記領域に基づくコスト関数は以下の式であり、ここで、uは位置x、yの画素の強度であり、また、は、特別な領域内の画素強度の平均であり、また、であり、ここで、はヘヴィサイドの階段関数である、請求項3の方法。前記ユーザラベルのセットは、関数、を使用してエンコードされる、請求項4の方法。前記伝播は、ラベル付けされていない各画素から前記ラベル付けされた画素のうちの1つまでの、画像グリッドグラフにおける経路に沿った最小距離Dを決定し、ここで、該最小距離は、であり、またここで、k=0、1に対して、Lxm、ym=kであり、mは画素xm、ymのインデックスである、請求項5の方法。前記最小距離は、確率的なレベルセットを、以下の式、のように初期化する、請求項6の方法。前記確率的なレベルセットは、以下の式の最大確信度コスト関数において使用され、ここで、は前記オブジェクト画素の数である、請求項7の方法。前記コスト関数は、であり、ここで、λU_およびλBは、それぞれユーザコスト関数JUおよび最大確信度コスト関数JBの相対的重要度を制御するスカラパラメータである、請求項1の方法。前記展開することは、極小値に到達するまで、前記コスト関数のオイラー-ラグランジュ方程式を使用する、請求項1の方法。しかしながら、従来、ユーザラベルは画像強度情報を組込まない。レベルセット展開における偏差項が支配し、また、ユーザにより選択された背景位置の近くの画素だけが背景として残る。図1は、従来のユーザ対話処理でのセグメンテーションセグメント化に失敗した画像を示す。図2に示される正しいセグメンテーションを達成するのは難しい。この発明の目的は、正しいセグメンテーションを近似したセグメンテーションを生成することである。この発明の実施の形態は、レベルセットおよびユーザラベルを使用して、入力画像をセグメント化する方法を提供する。本方法は、画像強度情報に基づいてラベルを伝播し、該情報を確率的なレベルセット表示と組み合わせる。本方法は、精度を改善、増大するとともに、処理時間を減少させる。図6は、上述された本方法によって製作されたセグメント309を示し、それは、従来の方法での、図1に示されるセグメンテーションよりも、より正確に目で見ることができる。実施の形態1.図3は、出力画像においてセグメント309を生成するために、我々の発明の実施の形態により、入力画像301をセグメント化する方法300を示す。図6を参照。本方法の工程は、当該技術において知られているように、バスで接続されたメモリおよび入出力インタフェースを含むプロセッサで行うことができる。ユーザは、1セット組のラベル310を供給する。そのラベルのセットは、オブジェクト画素311および背景画素312を識別する図4を参照。それらのラベルは、最初のレベルセット303を生成するために伝播310される。その後、そのレベルセットは、出力画像においてセグメント309を生成するために、以下に詳細に記述されるコスト関数Jを使用して展開302される。レベルセットは、関数Ω1、関数Ω2および関数Cを有する空間領域における入力画像のセグメンテーション細分化を表し、ここで、である。また、ここで、関数Ω1は、オブジェクト画素の背景領域を識別し、関数Ω2は、背景画素の背景領域を識別し、関数Cは、オブジェクト領域と背景領域との間の境界画素を識別し、また、x、yは、入力画像内の画素の位置の座標である。コスト関数Jの、領域に基づくレベルセットコスト関数JOは、である。ここで、uは、画像位置x、yの画素の強度であり、また、は、各領域の画素強度の平均であり、また、である。ここで、は、ヘヴィサイドのステップ階段関数である。単位ステップ階段関数とも呼ばれる、ヘヴィサイドの階段関数Hは、不連続関数であり、その値は、負の引数に対して0、また、正の引数に対して1である。我々のコスト関数Jは、また、以下に述べるような、ユーザラベルコスト関数JUおよび最大確信度マクシマムビリーフコスト関数JBを含む。ユーザラベルのセットは、次の関数Lx、yを使用してエンコードされる。図5に示されるように、ラベル伝播310は、ラベル付けされていない各画素510からラベル付けされた画素のうちの1つ511までの、画像グリッドグラフにおける経路501に沿った最小距離Dを決定する。画像グリッドグラフでは、各画素はノードであり、また、エッジは、各ノードを、画素510に対してのみ示されるように、8つの最も近い近隣の画素に接続する。最小距離は、以下の式9で表される。ここで、k=0、1に対して、Lxm、ym=kであり、また、mは画素xm、ymのインデックスである。すなわち、D0x、yは、位置x、yのラベル付けされていない画素から、ラベル付けされた画素のうちの強度が類似する1つまでの最小距離である。対応する経路は、x、y、x1、y1、x2、y2、...、xm、ymであり、ここで、Lxm、ym=0である。インデックスmは、すべてのピクセル位置x、yに対して変化する。言いかえれば、異なる位置の、ラベル付けされていない画素は、ラベル付けされた画素のうちの1つへの異なる経路を有し、またその結果、異なる経路長mを有する。最小距離は、確率的なレベルセットを以下の式のように初期化する。確率的なレベルセットが、以下の式の最大確信度コスト関数において使用される。ここで、は、オブジェクト画素の数である。したがって、展開中に使用されるコスト関数は、以下の式のように、領域に基づくコスト関数JO、ユーザコスト関数JUおよび最大確信度コスト関数JBの和である。ここで、λU_およびλBは、それぞれユーザコスト関数JUおよび最大確信度コスト関数JBの相対的重要度を制御するスカラパラメータである。レベルセットは、極小値に到達するまで、コスト関数のオイラー-ラグランジュ方程式を使用して、展開される。これらのオイラー-ラグランジュ方程式は、極小値で微分可能で且つ定常である。図6は、上述された本方法によって製作されたセグメント309を示し、それは、従来の方法での、図1に示されるセグメンテーションよりも、より正確に目で見ることができる。この発明は好ましい実施の形態の例として記述されたが、この発明の趣旨および範囲内で様々な他の改変および変更を行ってもよいことが理解されるべきである。したがって、この発明の真実の趣旨および範囲内に入るような、すべての変更例および変形例をカバーすることが、添付の特許請求の範囲の目的である。