Snake模型圖像分割算法研究.pdf

1、近年來，活動輪廓模型以其靈活的形狀分割和直接獲得目標(biāo)封閉輪廓而廣泛應(yīng)用于圖像分割領(lǐng)域。其中，參數(shù)活動輪廓模型(Snake模型)將圖像分割歸結(jié)為一個封閉曲線的“能量”泛函最小化問題，由控制曲線平滑性的內(nèi)能和控制曲線運動的外能共同引導(dǎo)曲線趨向能量平衡狀態(tài)，使變形曲線向目標(biāo)邊緣收斂。但是，“蛇”模型對初始輪廓的放置位置敏感，對凹形和拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)復(fù)雜的目標(biāo)分割性能有限。本文在傳統(tǒng)Snake模型的基礎(chǔ)上，深入研究了GVF-Snake模型的理論和演化機

2、制，主要工作如下：
　　1、計算并擴散圖像邊緣梯度來獲取GVF力場，根據(jù)數(shù)值變分法求解能量最小化方程并分析 GVF-Snake模型的擴散方程。通過對理論和實驗的研究發(fā)現(xiàn) GVF-Snake模型對具有深度凹陷邊界的目標(biāo)難以完全收斂。
　　2、本文提出了GVF-Snake模型外部驅(qū)動力的改進方案，即在原有靜態(tài)GVF外力的基礎(chǔ)上，引入動態(tài)切向力和法向力。法向力用于擴大Snake曲線的捕捉范圍，加快迭代速度，切向力則用于保證曲線更好