计算机视觉教程：目标分割与主动轮廓模型详解

本章节主要探讨了计算机视觉中的目标分割技术，具体涵盖了两种关键方法：轮廓搜索和主动轮廓模型（也称蛇模型）。 在6.1节中，轮廓搜索是一种基于轮廓的目标分割手段。首先，它通过图搜索来实现，将图像中的目标区域视为图的节点，边代表相邻节点间的联系，代价函数用来评估路径的好坏。图搜索算法包括五个核心步骤：初始化起始节点、扩展节点、计算代价、判断目标节点和回溯路径。动态规划则被用于优化搜索过程，通过逐步降低节点的估计代价来寻找最优路径。 在6.2节，主动轮廓模型引入了对图像中对象轮廓的自适应追踪。主动轮廓被定义为图像上一组有序的点集合，它能够随着图像内容的变化而动态调整形状。能量函数是主动轮廓模型的核心，分为内部能量和外部约束。内部能量包括连续性和膨胀力两个部分，前者确保轮廓内点的均匀分布，后者控制轮廓的扩张速度，使得模型能够捕捉到目标的精确边界。 6.2.1节详细介绍了主动轮廓的概念，它是通过迭代调整点的位置，以最小化能量函数来适应图像特征。6.2.2节进一步阐述了能量函数的具体形式，通过这两个部分，模型能够在复杂的图像环境中找到目标物体的精确轮廓。 这一章深入讲解了计算机视觉中如何利用轮廓搜索和主动轮廓模型进行目标分割，涉及到了图论、动态规划等数学工具，以及能量函数的优化策略，为理解图像处理中的目标检测和分割提供了坚实的基础。