提升深度凹陷边界处理的改进主动轮廓模型在图像分割中的应用

本文研究了改进主动轮廓线模型在图像分割中的应用，该主题聚焦于计算机视觉领域的经典算法——主动轮廓线模型或蛇模型。主动轮廓线模型通过定义一条由控制点连接的曲线，通过能量函数的最小化来自动追踪图像中的边缘。模型的核心包括内部能量，用于控制曲线的形状和长度，使其趋向于平滑；外部能量则基于曲线周围像素的灰度变化，引导轮廓向边缘移动。 原始的主动轮廓线模型存在一些挑战，例如对初始轮廓位置的依赖性、易受噪声干扰、无法精确处理深度凹陷边界以及难以区分弱边界区域。针对这些问题，研究者引入了局部纹理模型匹配算法，通过比较控制点法线方向上的像素值与局部纹理模型，有效地识别出弱边界的真实位置，从而提高了模型的精度。 作者还开发了一种新的控制点曲率外力计算方法，这有助于更好地逼近深度凹陷区域，同时优化了算法的收敛速度。这种改进使模型能够在保持对复杂边界适应性的同时，增强鲁棒性和稳定性。实验结果显示，提出的改进方法在医学图像处理、目标跟踪、检测和一般的图像分割任务中表现出显著的优势。 本论文通过对主动轮廓线模型进行创新性改进，解决了传统模型的一些局限，特别是在处理弱边界和深度凹陷边界时的性能提升，为图像分割提供了更为有效和精确的解决方案，对于计算机视觉领域的实际应用具有重要的推动作用。