图像分割算法：视觉显著区域与主动轮廓结合，解决灰度分布不均、边缘模糊的挑战

图像分割算法是实时图像处理中的基础研究内容。它作为目标提取、识别和跟踪的预处理操作，分割结果的好坏直接影响着后续步骤的判断。在图像采集过程中，由于设备及外部环境的影响，获取的图像往往存在灰度分布不均且边界模糊的问题，这为图像分割带来了巨大的挑战。 Kass 等人提出的主动轮廓模型（active contour model, ACM）首次应用于图像分割中，利用能量最小化原理，为目标分割提供平滑的轮廓。由于此类模型在处理具有亚像素边缘的图像中表现突出，且允许嵌入各种先验知识实现鲁棒分割，在计算机视觉和图像分割中得到了广泛的应用。目前主要存在基于边缘和区域的主动轮廓模型。前者依赖图像梯度信息定义边缘停止函数，在梯度大的位置曲线停止演化，捕捉目标边界。测地主动轮廓模型为具有代表性的基于边界主动轮廓模型，该模型在高质量图像中取得精确的分割结果，但对噪声敏感且不适合弱边缘的提取。后者主要利用区域统计信息构造驱动力，引导曲线演化至目标边界。根据区域统计信息类型的不同分为基于全局、局部的主动轮廓模型。 随着深度学习的发展，视觉显著区域已经成为图像分割的重要辅助信息。视觉显著区域是人类视觉系统对图像感兴趣区域的高度自动性、非意识的选择，通常反映在图像中的明显结构、明暗对比、颜色对比等方面。集成视觉显著区域的图像分割方法已经成为研究的热点。结合视觉显著区域和主动轮廓模型，可以克服主动轮廓模型对于图像灰度分布不均和边界模糊的敏感性，提高分割结果的鲁棒性和准确性。 在此背景下，本研究提出了一种结合视觉显著区域和主动轮廓模型的图像分割算法。该算法首先通过视觉显著性检测方法提取图像的显著区域，得到一幅显著图像。然后，将显著图像作为先验知识引导主动轮廓模型的演化，根据显著图像的边缘信息和区域信息，实现对目标区域的准确分割。实验结果表明，该算法能够有效地提取目标区域，并且对于具有灰度分布不均和边界模糊的图像具有较好的适应性和鲁棒性。 本研究的创新点在于将主动轮廓模型与视觉显著区域集成，充分利用了视觉显著区域的边缘和区域信息，使得分割结果更加符合人类的视觉认知特性。此外，本研究还将视觉显著性检测方法与主动轮廓模型的演化过程相结合，实现了对目标区域的自动分割，减少了对初始轮廓位置的依赖。因此，该算法具有较好的实用价值和应用前景。 总之，结合视觉显著区域和主动轮廓模型的图像分割算法能够有效地提高分割结果的鲁棒性和准确性，对于实时图像处理和目标识别具有重要的意义。我们相信，随着深度学习和计算机视觉技术的不断发展，该算法在图像处理和计算机视觉领域将会得到广泛应用，并且在未来的研究工作中有更大的发展空间。