图像分割技术：从轮廓搜索到主动轮廓模型

"本章节主要探讨了计算机视觉中的图像分割技术，特别是目标分割的方法，包括轮廓搜索和主动轮廓模型。在轮廓搜索部分，讲解了图搜索和动态规划的概念及其应用。在主动轮廓模型，也即蛇模型中，提到了能量函数在模型中的作用。" 计算机视觉第六章深入研究了图像分割这一关键领域，它是图像处理向图像分析过渡的重要环节。图像分割的目标是将图像划分为多个具有独特性质的区域，以便更好地识别和分析感兴趣的目标。 首先，章节介绍了轮廓搜索，这是一种基于图像边缘轮廓来实现目标分割的方法。图搜索在此过程中扮演了核心角色，它通过定义节点集N和弧集A来表示图像结构，并为每段弧分配代价。动态规划被用于优化搜索路径，通过设置初始节点、评估节点的估计代价并逐步展开节点来寻找最佳路径，从而检测图像中的边界段。 接着，章节详细阐述了动态规划的步骤，包括初始化、节点状态管理（OPEN和CLOSE）、代价计算和路径回溯等，强调了如何借助启发式知识减少搜索空间。动态规划算法在解决图像分割问题时能有效地找到最优解。 然后，章节转向了主动轮廓模型，也称为蛇模型。蛇模型是一种灵活的曲线模型，用于自动追踪图像中的目标边界。模型由图像上的一组有序点集合构成，并通过调整这些点的位置来逼近目标边界。在模型中，能量函数起着关键作用，分为内部能量和外部能量。内部能量保持轮廓的平滑性，防止点之间过近或过远；外部能量则引导轮廓向着图像特征，如边缘和梯度变化大的区域移动。 6.2.1节介绍了主动轮廓的基本概念，而6.2.2节则详细讨论了能量函数的两个方面：连续能量和膨胀力，它们共同作用于轮廓，使其能够适应图像内容并精确地定位目标。 本章内容涵盖了图像分割的两种重要技术，对于理解计算机视觉中的目标识别和分析具有深远意义。通过学习这些方法，可以提高图像处理系统的准确性和效率，广泛应用于医学影像分析、自动驾驶、安防监控等多个领域。