基于Lennard-Jones势场的图像分割几何活动轮廓模型

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本研究论文探讨了"几何活动轮廓的Lennard-Jones力场"这一主题,主要关注于将经典的Lennard-Jones势能模型应用于图像分割领域中的几何活动轮廓(GAC)方法。Lennard-Jones力场通常用于描述原子间的相互作用,但在本文中,作者创新性地将这种理论应用到计算机视觉中的图像处理任务,尤其是无边缘地图依赖的图像分割。 传统上,GAC模型依赖于预先计算出的边缘信息,以引导轮廓沿着图像的边界或特征进行演化。然而,这篇论文提出了一种新的GAC模型,它不再受限于这样的预处理步骤。作者将每个像素视为一个"粒子",设计了一个基于Lennard-Jones力的交互模型,通过模拟像素间的吸引力和排斥力来驱动轮廓的动态变化。这种设计使得模型能够自适应地捕捉图像内部的结构和纹理信息,而不仅仅是边缘。 为了增强模型的灵活性,论文引入了一个距离规整参数,允许用户调整力的强度,从而适应不同场景下的需求。此外,作者还定义了一个能量函数,将Lennard-Jones势能与GAC的形态学优化结合起来,以形成一个完整的能量优化框架。这种结合使得模型能够在保持形状变化的同时,兼顾全局的结构相似性和局部的细节一致性。 论文的核心贡献在于提出了一种新颖的GAC求解策略,它在不依赖于额外特征提取的情况下,利用Lennard-Jones力场实现对图像内容的有效分割。这种方法可能在处理复杂图像、物体分割以及自适应边缘检测等领域展现出优越性能,因为它能更好地反映像素间的内在关系,并在一定程度上克服了传统GAC模型对于边缘依赖的局限性。 该研究不仅提升了图像分割技术的理论基础,也为实际应用提供了强大的工具,特别是在那些边缘不明显或者需要考虑像素间复杂相互作用的任务中。通过将物理世界的分子间作用力理论融入到计算机视觉的图像处理中,论文展示了跨学科知识在解决实际问题中的潜在价值。