一种全局与局部双核拟合的活动轮廓图像分割模型

"结合全局和双核局部拟合的活动轮廓分割模型 (2013年) - 计算机应用 - 赵杰, 祁永梅, 潘正勇" 活动轮廓模型（也称为Snake模型）是图像处理和计算机视觉领域中的一个关键工具，用于对图像进行自动分割。在2013年的这篇论文中，研究者针对可缩放区域拟合（Region-Scalable Fitting, RSF）模型存在的问题，即对初始轮廓的敏感性，提出了一种创新的变分水平集活动轮廓模型。该模型旨在克服RSF模型的局限性，并提高分割的准确性和效率。 论文的核心贡献在于引入了两个关键改进： 1. 局部能量项的改进：研究者设计了一个灰度域上的核函数，它与RSF模型的空域核进行线性组合。这种局部能量项的创新之处在于它考虑了除了空间距离之外的其他图像特征，如灰度变化，从而增强了模型对图像细节的捕获能力，提高了分割的精度。 2. 全局拟合力的增强：通过构造带有自适应全局指示函数的面积项，论文提出的方法能够更快地收敛到最佳分割结果，同时避免陷入局部最小值。这种全局拟合策略使得模型对于图像的整体结构更加敏感，从而改善了分割效果。 此外，论文还采用了高斯滤波器来平滑水平集函数，确保了模型的稳定性，减少了重新初始化的需要。水平集函数的规则化有助于保持模型的连续性和光滑性，这对于防止因噪声或复杂边界引起的不稳定性至关重要。 实验结果验证了新模型的有效性，特别是在处理灰度不均匀的图像时，表现出良好的分割性能。模型的初始化过程变得更加灵活，这表明它可以适应各种不同的初始条件，增强了其在实际应用中的实用性。 关键词涉及图像分割、活动轮廓模型、水平集函数以及处理灰度不均匀图像的技术。这篇论文的工作对于理解并改进活动轮廓模型，特别是在复杂和变化的图像环境下进行精确分割，提供了有价值的理论和技术支持。 这篇论文发表于《计算机应用》2013年第4期，作者是赵杰、祁永梅和潘正勇。它不仅在工程技术领域具有重要意义，而且对后续的图像处理研究和应用开发提供了参考。