收缩型活动轮廓在二值图像视频分割中的应用

"该文提出了一种应用于二值图像的收缩型活动轮廓模型，并将其用于基于差分运算的视频对象分割。此模型能够从不完整的二值差分图像中获取视频对象的矢量描述，特别适合处理多目标分割和点状聚类目标的边缘提取。" 在图像处理和计算机视觉领域，活动轮廓（也称为Snake模型）是一种广泛使用的图像分割方法，它通过迭代优化过程来寻找图像中的目标边界。本文介绍了一种特殊形式的活动轮廓模型，专为二值图像设计，即收缩型活动轮廓。这种模型在处理二值图像时表现出色，尤其适用于存在残缺或不完整边缘的情况。 该收缩型活动轮廓模型的工作流程包括以下几个关键步骤： 1. **初始轮廓设置**：以视频对象的外接矩形框作为活动轮廓的初始形态，这个矩形框可以通过分析差分图像自动获得。 2. **顶点增删**：根据图像特征动态调整轮廓上的顶点，确保轮廓能够紧密贴合目标边界。 3. **曲线平滑滤波**：通过对轮廓曲线进行滤波处理，消除噪声，使轮廓线更加平滑。 4. **主动收缩**：模型采用“粘定”策略，让轮廓向图像内部收缩，以找到最佳边界。这一过程有助于轮廓适应目标形状，尤其是在目标边界模糊或者有缺失的情况下。 5. **自动分裂**：当遇到多个相邻的目标时，模型能自动识别并分裂轮廓，实现多目标的独立分割。 这种收缩型活动轮廓模型的一个显著特点是其局部化计算，这意味着计算主要集中在轮廓附近的区域，提高了计算效率。同时，由于模型能够进行相似形变和自动分裂，对于点状聚类目标的分割和边缘提取也有很好的表现。 文章的关键词包括活动轮廓、局部化计算、二值图像和视频分割，表明了研究的主要关注点。在实际应用中，这种模型可以被用于视频分析、监控系统、智能交通等领域，帮助自动检测和分割视频中的特定对象。 该文提出的收缩型活动轮廓模型为二值图像和视频对象分割提供了一种有效且灵活的工具，尤其在处理复杂和不完整的图像边界时，其性能和自动化程度都得到了提升。