图像分割与实战(一)——基于主动轮廓(snake)的图像分割

article/2025/11/7 13:39:47

1.主动轮廓图像分割算法的概述

1.1主要思想

将图像分割问题转化为轮廓进化问题

1.2工作原理

将一条曲线在内外力的共同作用下,使得曲线逐步收敛到目标轮廓

1.3 算法流程

  1. 初始化曲线
  2. 利用内外力更新曲线
  3. 判断曲线是否收敛,否则返回第2步

1.4 需要解决的两个问题

  1. 如何表示曲线

曲线表示方法有两种:

  1. 参数化曲线表示-——>参数主动轮廓模型(Snake模型)
  2. 几何化曲线表示——>几何活动轮廓模型(Level set模型)

      2.如何定义内外力(定义内外力这里用能量最小化的问题代替)

内力:控制曲线弯曲与拉伸(曲线的平滑程度)

外力(也称图像力):曲线与图像边缘的吻合程度

2.Snake模型定义

2.1曲线定义

 2.2目标函数

内力(控制光滑性):内力公式中由由曲线的一阶导数(表示曲线的变化)的模,要求很小。以及二阶导(一阶导切线方向形成的曲线,使得二阶导更小,即为让曲线更加的光滑)的模要求很小很小 

外力:要使得外力最小化,就要使得上式中梯度最大,那么在图像的边界位置的时候图像的梯度最大

2.3模型优化

这里将空间方程引入了时间序列。

2.4 算法的优缺点

 2.5算法的缺点

2.6补充

算法缺点的解决思路1——气球力:

如果初始化的曲线距离目标轮廓很远,这时候就很难收敛到目标的轮廓上,基于此引入了气球力。

 

 


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