基于Snakes模型的圖像分割技術(shù)研究.pdf

1、圖像分割是圖像處理與圖像分析之間的關(guān)鍵步驟，在圖像工程中占據(jù)極其重要的位置。圖像分割算法的研究一直是圖像技術(shù)研究的熱點(diǎn)之一，對圖像分割算法的研究至今已有幾十年的歷史，本文在前人大量工作的基礎(chǔ)上，將現(xiàn)今圖像分割算法分成區(qū)域分割技術(shù)、邊緣分割技術(shù)、特殊分割技術(shù)三類，并分析其優(yōu)缺點(diǎn)以及發(fā)展趨勢。之后，論文將注意力集中到Kass于1987年第一屆國際計算機(jī)視覺會議上提出的基于Snakes(活動輪廓)模型的圖像分割算法中來。詳細(xì)介紹了Snakes

2、模型的原理、數(shù)學(xué)模型和優(yōu)缺點(diǎn)，在此基礎(chǔ)上對各種改進(jìn)模型進(jìn)行總結(jié)，并將傳統(tǒng)的高斯力Snakes模型、氣球力Snakes模型和GVF Snakes模型進(jìn)行仿真對比。 運(yùn)用Snakes算法對動態(tài)圖像進(jìn)行分割時，首先涉及輪廓初始位置的確定問題，本文運(yùn)用序列圖像幀差或者背景差的方法來獲取所需要的初始輪廓曲線，為進(jìn)一步處理做好準(zhǔn)備。由于Snakes算法是一種二維搜索方法，完成一次迭代的計算量很大，很難滿足動態(tài)分割的實時要求。本文利用射線算法