自适应符号函数优化的主动轮廓模型及其图像分割应用

"基于自适应符号函数的主动轮廓模型" 这篇学术论文主要探讨了一种改进的主动轮廓模型，该模型利用自适应符号函数来提高分割的精度和鲁棒性。主动轮廓模型，又称Snake模型，是一种广泛应用的图像分割方法，它通过调整曲线来匹配图像中的目标边界。然而，传统几何主动轮廓模型对于初始轮廓位置的选择非常敏感，而基于距离规则的水平集（DRLSE）模型则要求初始轮廓位于目标内部或外部。 论文中提到的基于边缘的自适应水平集（ALSE）模型虽然提高了初始轮廓的鲁棒性，但仍然存在一些问题，如可能陷入虚假边界、在弱边缘处泄露以及对噪声的抵抗力较弱。为了解决这些问题，研究者提出了一种新的模型，该模型结合了自适应符号函数和自适应边缘指示函数。 自适应符号函数能够根据图像特征动态调整曲线的膨胀和收缩，从而帮助主动轮廓模型更准确地找到目标边界，减少了对初始轮廓位置的敏感性。同时，这一方法也解决了水平集方法通常存在的收敛速度慢和易于从弱边缘泄露的问题。 为了进一步增强模型的稳定性，论文还提出了一种新的距离规则项。这一改进使模型在演化过程中保持更稳定的性能，从而提高图像分割的质量。 实验结果证实，基于自适应符号函数的主动轮廓模型不仅提升了分割的准确度，减少了分割时间，而且增强了对初始轮廓位置选择的鲁棒性。这表明，这种新模型对于处理复杂和噪声环境下的图像分割任务具有显著优势。 关键词：水平集，距离规则，主动轮廓模型，图像分割，自适应符号函数 中图法分类号：TP391 此研究对于理解和改进图像分割算法，特别是在医学影像分析、计算机视觉和机器学习等领域有着重要的理论和实践意义。通过采用自适应符号函数，研究人员能够设计出更加智能和适应性强的主动轮廓模型，以应对图像处理中的挑战。