中科院计算机视觉图像分割
利用计算机视觉技术实现图像语义分割的步骤与技巧
利用计算机视觉技术实现图像语义分割的步骤与技巧图像语义分割是计算机视觉领域的一项重要任务，它的目标是对图像中的每个像素进行分类，并将其与其他像素区分开来。
这项技术在许多领域具有广泛的应用，如自动驾驶、医学图像分析和智能视频监控等。
在实现图像语义分割的过程中，我们需要经历一系列的步骤和使用一些关键技巧。
以下将详细介绍这些步骤和技巧：1. 数据准备：首先，需要准备用于训练和测试的图像数据集。
这些图像应包含被标注了像素级别标签的图像，标签指示每个像素所属的类别。
例如，对于道路图像，标签可以表示道路、车辆、行人等。
合理选择并准备高质量的数据集对于算法的效果至关重要。
2. 数据预处理：对于图像数据进行预处理是必要的步骤。
常见的预处理方法包括图像缩放、裁剪、旋转和灰度化等。
这些预处理操作旨在减小数据的大小、消除图像的无关信息，并确保数据集的一致性。
3. 特征提取：特征提取是图像语义分割的核心步骤。
在这一步中，我们需要选择合适的特征来表示图像中的每个像素。
常用的特征提取方法包括传统的局部特征，如颜色、纹理和形状等，以及深度学习的卷积神经网络特征。
近年来，深度学习方法在图像语义分割任务中取得了令人瞩目的成果。
4. 模型选择和训练：在特征提取之后，需要选择适合该任务的模型来训练。
常用的模型包括基于传统机器学习的方法，如随机森林、支持向量机和条件随机场等，以及基于深度学习的方法，如全卷积网络（FCN）、U-Net和SegNet等。
选择合适的模型可以提高算法的精确度和效率。
在选择模型后，需要对其进行训练。
训练模型的关键是使用标注好的数据进行监督学习。
通过比较模型输出的预测结果与真实标签，利用损失函数进行优化，以提高模型的准确性。
5. 模型评估和优化：训练完成后，需要对模型进行评估和优化。
在模型评估阶段，我们可以使用一些指标（如精确度、召回率和F1分数）来评估模型的性能。
通过分析评估结果，可以了解模型的强项和弱项，并针对性地进行优化。
计算机视觉中的图像分割与目标检测
计算机视觉中的图像分割与目标检测随着计算机技术的发展和进步，计算机视觉的应用逐渐成为现实。
在计算机视觉领域中，图像分割和目标检测是两个重要的任务。
本文将就图像分割和目标检测的概念、算法原理以及应用领域进行详细介绍。
一、图像分割图像分割是将一幅图像分割成若干个区域或者像素的过程。
其目的是将图像分为具有独立语义的子图像，从而更好地实现对图像内容的理解和分析。
图像分割在计算机视觉中被广泛应用，如医学图像分析、图像识别、图像压缩等。
图像分割算法有很多种，常见的包括阈值分割、边缘检测、区域生长等。
阈值分割是最简单的图像分割方法，其基本思想是根据像素的灰度值与设定的阈值进行比较，将像素分为不同的区域。
边缘检测是通过提取图像中的边缘信息来实现分割的方法。
区域生长算法则是以种子点为起点，通过生长的方式将与种子点相连的像素归为同一区域。
二、目标检测目标检测是计算机视觉中的另一个重要任务，其目的是在图像中找出感兴趣的目标并进行位置的确定。
目标检测在很多应用领域都有广泛的应用，如智能交通监控、人脸识别、无人驾驶等。
目标检测的算法也有多种，常见的有基于特征的方法和基于深度学习的方法。
基于特征的方法主要是通过提取图像中的特征信息，并采用分类器来进行目标的检测。
其中，常用的特征包括Haar特征、HOG 特征等。
基于深度学习的方法则是利用神经网络对图像进行端到端的处理，通过卷积神经网络（CNN）或者循环神经网络（RNN）实现目标的检测。
三、图像分割与目标检测的应用图像分割和目标检测在众多领域中都有广泛应用。
以医学图像分析为例，图像分割能够帮助医生更好地分割出肿瘤等病灶区域，从而为疾病的诊断提供更准确的依据。
而目标检测则能够帮助医生快速定位并识别出疾病部位，为手术治疗提供指导。
在智能交通监控领域，图像分割可以将车辆与背景进行分离，为车辆的跟踪和计数提供基础。
目标检测则能够实现对交通标志、车辆等感兴趣目标的实时检测和识别，从而帮助交通管理部门进行交通流量统计和道路安全监控。
计算机视觉中的图像分割与实例分割算法
计算机视觉中的图像分割与实例分割算法图像分割和实例分割是计算机视觉中重要的任务之一，它们旨在将图像分割成不同的区域或将图像中的每个对象分割出来。
这些算法在很多应用中都具有广泛的应用，例如目标检测、图像编辑、自动驾驶等。
1.图像分割算法：图像分割是将图像划分为若干个具有相似特征的区域的过程。
这些相似特征可以是像素的颜色、纹理、边界等。
下面介绍几种常见的图像分割算法：1.1阈值分割阈值分割是一种最简单的分割算法，它以一个或多个阈值为基础，将图像中大于或小于阈值的像素划分为不同的区域。
这种方法适用于图像中存在明显的目标和背景之间的颜色差异的情况。
1.2区域生长算法区域生长算法是一种逐像素生长的算法，它将具有相似特征的像素组合成一个区域。
该算法从种子点开始，根据一定的相似度判断准则逐渐生长。
区域生长算法对噪声具有一定的鲁棒性，但容易受到图像中各个区域间相似度的变化影响。
1.3颜色聚类算法颜色聚类算法将图像中的颜色进行聚类，将相近的颜色划分为同一个区域。
这种方法适用于图像中的物体颜色集中在几个簇的情况。
其中，k-means算法是一种常见的颜色聚类算法。
1.4边缘检测算法边缘检测算法提取图像中的边缘信息，从而将图像分割成不同的区域。
边缘检测算法可以通过检测图像中的灰度梯度或色彩梯度来实现。
其中，Canny算法是一种经典的边缘检测算法。
2.实例分割算法：实例分割是图像分割的一种进阶任务，旨在将图像中的每个对象分割出来，并为每个对象分配一个唯一的标识符。
实例分割不仅需要区分不同对象之间的区域，还需要将同一个对象的不同部分分开。
2.1基于区域的CNN方法基于区域的CNN方法将图像分割成不同的区域，并为每个区域分配一个标签。
这些区域可以通过区域建议方法（如Selective Search）生成，然后使用CNN网络进行分类和分割。
2.2基于全卷积网络（Fully Convolutional Network，FCN）的方法FCN是一种专门用于图像分割的CNN架构。
使用计算机视觉技术进行图像分割的详细教程
使用计算机视觉技术进行图像分割的详细教程计算机视觉技术是人工智能领域中的重要分支，它致力于使计算机能够理解和解释图像或视频数据。
图像分割是计算机视觉的一项核心任务，其目标是将图像分割成具有一定语义的不同区域。
在本文中，我们将详细介绍使用计算机视觉技术进行图像分割的步骤和方法。
1. 图像分割的定义和意义图像分割是将图像划分为多个不同区域的过程。
通过图像分割，我们可以从图像中提取出感兴趣的目标，同时去除背景干扰，为后续的图像分析和理解提供基础。
图像分割应用广泛，例如医学图像分割、自动驾驶中的障碍物检测、图像编辑和虚拟现实等。
2. 基于阈值的图像分割方法基于阈值的图像分割是最简单且常用的方法之一。
它通过设置一个阈值来将图像分割成目标和背景两部分。
在实际应用中，我们可以通过直方图分析或试验法选择适当的阈值。
当然，该方法要求图像的目标和背景明显有区别，且光照条件相对稳定。
3. 基于边缘的图像分割方法边缘是图像中像素值变化较大的区域，而边缘检测则是提取图像边缘的关键步骤。
基于边缘的图像分割方法利用边缘信息来将图像分割成不同的区域。
常见的边缘检测算法有Sobel算子、Canny算子等。
在进行边缘检测后，我们可以使用边缘连接算法将边缘连接成闭合的曲线，进而完成图像分割。
4. 基于区域的图像分割方法基于区域的图像分割方法是将图像划分为相似区域的过程。
该方法先将图像分成多个区域，然后通过合并或分割区域来得到最终的分割结果。
常见的基于区域的图像分割算法有分水岭算法、均值漂移算法等。
这些算法通常依赖于图像的颜色、纹理、边缘等特征来进行区域合并或分割。
5. 基于深度学习的图像分割方法深度学习在计算机视觉中取得了巨大成功，也在图像分割任务上取得了显著突破。
基于深度学习的图像分割方法利用卷积神经网络（CNN）来学习特征表示和像素级别的分类。
常见的基于深度学习的图像分割模型有FCN（全卷积网络）、UNet（U型网络）等。
这些模型可以对图像的每个像素进行分类，从而得到图像的分割结果。
计算机视觉中的图像分割
计算机视觉中的图像分割计算机视觉领域中，图像分割是一项非常重要的任务。
它可以将一张图像分割成多个部分，每个部分包含不同的物体或区域。
这个过程有很多应用，比如目标跟踪、图像识别、自动驾驶等领域都需要用到图像分割技术。
图像分割的定义在计算机视觉中，图像分割的定义是将一张图像划分成不同的部分，每个部分代表一个物体或区域。
这个过程需要将图像的每个像素分配给一个物体或区域，并且保证不同的物体或区域之间的边界是清晰的。
图像分割的分类图像分割可以分为多种不同的类型，按照分割方法可以分为基于像素的分割和基于区域的分割两种类型。
基于像素的分割是将图像的每个像素分配给不同的类别。
这种方法是最简单的分割方法，但是它的数据量非常大，通常需要进行后期的处理和优化。
基于区域的分割是将图像分成若干个连续区域，每个区域代表着一个物体或者是一个区域。
这种方法能够减少处理的数据量，但是需要将一个像素和它邻近的像素一起处理，这样会增加处理的时间。
另外，还可以按照颜色、亮度、纹理等特征对图像进行分割，这样可以更加准确地分割出每个物体或区域。
图像分割的应用图像分割在计算机视觉领域中有着广泛的应用。
下面列举一些常见的应用：1.目标跟踪目标跟踪是指通过摄像机等设备对目标进行实时跟踪。
这个过程需要先对目标进行识别和分割，只有当目标的区域确定后才能进行跟踪操作。
2.图像识别图像识别需要对图像进行分割和分类，并对每个物体或区域进行特征提取，最终判断图片中的物体或区域属于哪个类别。
图像识别可以应用于人脸识别、果蔬识别、红外识别等领域。
3.自动驾驶自动驾驶是指汽车等车辆在没有人类司机的情况下自主行驶。
这个过程需要对环境中的物体和道路进行识别和分割，以便智能车辆做出正确的决策。
4.图像分割图像分割可以帮助人类去除图像中不需要的元素，同时能够为其他任务提供输入数据。
例如，在医学图像中，可以分割出患者的病灶，并对这些病灶进行跟踪和分析；在卫星图像中，可以使用图像分割技术进行全球气候分析等重要任务。
计算机视觉技术中的图像分割方法
计算机视觉技术中的图像分割方法图像分割是计算机视觉领域中的重要任务，旨在将图像分成若干个具有相似特征的区域。
图像分割在许多应用领域中具有广泛的重要性，如医学影像分析、目标检测与跟踪、图像编辑和增强等。
为了实现精确、高效的图像分割，研究人员开发了多种图像分割方法。
本文将介绍计算机视觉技术中常用的图像分割方法。
一、基于阈值的图像分割方法基于阈值的图像分割是最简单和最常见的分割方法之一。
该方法根据像素值的差异将图像分为不同的区域。
首先，选择一个或多个阈值，然后根据像素值与阈值的大小关系，将像素分配到不同的区域。
这种方法适用于图像中具有明显不同像素值的区域，例如黑白图像中的目标物体和背景。
二、区域生长法区域生长法是一种基于像素相似性的图像分割方法。
该方法从一组种子像素开始，并逐渐将相似像素添加到同一区域中。
生长准则可以根据像素的灰度值、颜色、纹理等特征进行定义。
区域生长法对于邻近像素之间的连接性要求较高，因此适用于边界清晰的图像。
三、边缘检测法边缘检测法是一种常用的图像分割方法，其通过检测图像中的边缘来实现分割。
边缘可以通过计算像素值的梯度来识别。
常见的边缘检测算法有Sobel、Prewitt和Canny等。
这些算法可以检测图像中不同区域之间的边界，并将其作为分割的标志。
四、基于聚类分析的图像分割方法基于聚类分析的图像分割方法旨在将图像中的像素分成不同的聚类或群组。
聚类分析是一种将具有相似特征的对象归类到同一组的技术。
在图像分割中，聚类分析可以根据像素之间的相似度将其归类到不同的区域。
常用的聚类分析算法有K均值聚类和谱聚类等。
五、基于深度学习的图像分割方法随着深度学习的快速发展，基于深度学习的图像分割方法受到了广泛关注。
深度学习模型可以通过学习大量标注数据来自动学习图像特征和分割标签之间的映射关系。
常用的基于深度学习的图像分割模型有U-Net、Mask R-CNN和DeepLab等。
这些模型不仅具有较高的分割准确性，还可以适应各种复杂场景。
计算机视觉技术的图像分割方法详解
计算机视觉技术的图像分割方法详解图像分割是计算机视觉领域的一项重要研究内容，旨在将一幅图像分割成具有不同语义的区域，为图像理解、目标识别和场景分析等任务提供基础。
在计算机视觉技术快速发展的今天，出现了多种图像分割方法。
本文将详细介绍几种常见的图像分割方法，包括基于阈值方法、基于边缘检测的方法、基于区域生长的方法以及基于深度学习的方法。
首先，基于阈值方法是最简单和常用的图像分割方法之一。
该方法将图像的灰度值和阈值进行比较，将灰度值大于或小于阈值的像素点分为不同的区域。
基于阈值的图像分割方法适用于背景和前景构成明显的图像，但对于复杂场景和灰度值变化较大的图像会失效。
其次，基于边缘检测的图像分割方法通过检测图像中的边缘信息将图像分割为不同的区域。
边缘是图像中灰度值或颜色突变较明显的地方，通过检测边缘可以将不同区域的边界分割清楚。
常用的边缘检测算法包括Sobel算子、Canny算子等。
然而，基于边缘检测的图像分割容易受到噪声和边缘连接问题的影响，分割结果可能不够准确。
第三，基于区域生长的图像分割方法是一种基于相似性准则的分割方法。
该方法通过找到具有相似属性（如灰度值、颜色、纹理等）的像素点，并将其合并成区域。
基于区域生长的图像分割方法通常需要设置种子点以指导生长过程，根据不同的种子点选取策略，可以得到不同的分割结果。
但该方法容易受到种子点选择不当和噪声等因素的影响。
最后，基于深度学习的图像分割方法近年来得到了广泛应用。
深度学习通过神经网络的层级结构和大量的数据进行训练，能够从大规模的图像数据中学习到图像的语义信息，并进行图像分割。
目前，基于深度学习的图像分割方法主要包括全卷积网络（FCN）、U-Net、Mask R-CNN等。
这些深度学习方法在图像分割任务上取得了令人瞩目的成果，能够实现高准确度的图像分割，但也需要大量的训练数据和计算资源。
综上所述，图像分割是计算机视觉领域的重要研究内容，涉及多种方法。
计算机视觉技术中的图像分割方法综述
计算机视觉技术中的图像分割方法综述计算机视觉技术已经成为了现代科学和工程领域中的重要研究方向之一。
在计算机视觉领域中，图像分割是一项关键技术，用于将图像分割成多个区域，以便进一步分析和理解图像的内容。
在本文中，我们将综述计算机视觉技术中的图像分割方法。
图像分割在许多应用中具有重要的作用，例如医学图像分析、目标检测和识别、图像编辑和增强等。
根据分割的目标和应用需求，可以将图像分割方法分为基于区域的方法、基于边缘的方法和基于深度学习的方法。
基于区域的方法是根据图像中的颜色、纹理、亮度等特征将图像分割成不同的区域。
其中，基于阈值分割是最简单和常用的方法。
它根据像素的灰度值和预定的阈值将图像分为前景和背景区域。
另外，基于区域增长的方法根据相似像素的邻域关系将图像分割成具有相似特征的区域。
这些方法在处理简单的图像场景时表现良好，但在复杂的场景下效果可能不理想。
基于边缘的方法主要关注图像中物体的边界。
这些方法首先检测出图像中的边缘，然后根据边缘将图像分割为不同的区域。
其中，基于边缘检测算子（如Canny 算子）的方法是最常用的。
它通过检测图像中的强边缘来实现分割。
此外，还有基于水平分割和基于边缘的分水岭算法等方法。
这些方法在处理具有复杂边缘结构的图像时表现较好。
基于深度学习的图像分割方法在最近的研究中取得了显著的进展。
深度学习模型，特别是卷积神经网络（CNN），可以学习到图像的高层特征和语义信息，从而实现准确的图像分割。
其中，全卷积网络（FCN）是最著名的方法之一，它使用卷积和反卷积操作来预测每个像素的类别。
另外，U-Net、DeepLab和Mask R-CNN等方法也被广泛应用于图像分割领域。
这些深度学习方法在处理复杂的图像场景时具有很强的鲁棒性和准确性。
除了上述方法，还有一些其他的图像分割方法值得关注。
例如，基于图割的方法可以将图像分割问题转化为图论中的最小割问题，并使用最小割算法求解。
此外，基于形状的方法将图像分割问题转化为形状匹配或曲线演化问题，并通过优化方法求解。
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活动轮廓
活动轮廓模型（Active Contour Model）的基本思想是使用连续 曲线来表达目标边缘，并定义一个能量泛函使得其自变量包括 边缘曲线，因此分割过程就转变为求解能量泛函的最小值的过 程，一般可通过求解函数对应的欧拉方程来实现，能量达到最 小时的曲线位置就是目标的轮廓位置。 简单曲线在曲率力（也就是曲 线的二次导数）的驱动下演化 所具有的性质：一切简单曲线 ，无论被扭曲得多么严重，只 要还是一种简单曲线，那么在 曲率力的推动下最终将退化成 一个圆，然后消逝。
图像分割的难点
• 图像分割是中层视觉中的最基本问题，也是计算视觉和图像 理解中的最基本问题之一。它还是该领域国际学术界公认的 将会长期存在的最困难的问题之一。 • 图像分割之所以困难的一个重要原因是其并不完全属于图象 特征提取问题，它还涉及到各种图像特征的知觉组织。
阈值法
阈值法基本原理：通过设定不同的特征阈值，把图像像素点分 为若干类．常用的特征包括：灰度、彩色特征、由原始灰度或 彩色值变换得到的特征。
阈值法—p分位数法
1962年Doyle提出p-分位数法：使目标与整个图像的像素比例 等于其先验概率p%来设定阈值。
但对于据大多数图像，我们无法预先估计图像中目标所占的像 素比例。
阈值法—双峰法
1966年Prewitt等提出双峰法：已知图象仅包含具有明显灰度差 别的目标和背景，此时灰度直方图通常为双峰单谷型，取谷底 点为阈值即可完成分割。
阈值法—Otsu法
Otsu法基本流程： • 记t为前景与背景的分割阈值，前景点数占图像比例为w0， 平均灰度为u0；背景点数占图像比例为w1，平均灰度为u1 。则图像的总平均灰度为：u=w0×u0+w1×u1。 • 从最小灰度值到最大灰度值遍历t，当t使得值g=w0×(u0u)2+w1× (u1-u)2 最大时t即为分割的最佳阈值。 • 直接应用Otsu法计算量较大，因此实现时采用了等价的公 式g=w0×w1× (u0-u1)2。
粒子滤波是一种对 非高斯非线性状态 进行跟踪的有效方 法，粒子滤波的思 想基于蒙特卡洛方 法，它是利用粒子 集来表示概率，可 以用在任何形式的 状态空间模型上。
活动轮廓—Condensation
粒子滤波方法最早由Isard和Blake于1998引入计算机视觉，并 命名为CONDENSATION (CONditional DENSity propagATION) 粒子滤波的基本思想：使用一组带有权重的采样点近似状态的 后验概率。
阈值法—Otsu法
最大类间方差法是由日本学者大津于1979年提出的，是一种自 适应的阈值确定的方法，又叫大津法，简称Otsu法。 Otsu法按图像的灰度特性将图像分成背景和目标两部分，背景 和目标之间的类间方差越大，说明构成图像的两部分的差别越 大。当部分目标错分为背景或部分背景错分为目标都会导致两 部分差别变小。 因此，使类间方差最大的分割意味着错分概率最小。
为什么要图像分割
图像分割是由图像处理进到图像分析的关健步骤。它是目标表 达的基础，使得更高层的图像分析和理解成为可能。
图像分割的难点
图像分割是将图像中相似的像素组合在一起的过程，这是一个 自底向上的过程，依赖于图像本身。
―superpixels‖
Ren and Malik, 2003
图像分割的难点
对于直方图中波峰不明显或者波谷平坦宽阔的图像无法使用。
阈值法—迭代法
基本流程： 1. K=0，初始阈值选取为图像的平均灰度TK ； 2. 用TK将图像的象素点分作两部分，计算两部分各自的平均 灰度，小于TK的部分为TA，大于TK的部分为TB； 3. 计算TK＋1 =(TA + TB) /2，将TK＋1作为新的全局阈值代替TK； 4. K=K+1; 5. 重复过程2-5，如此迭代，直至TK 收敛，即TK＋1 ＝TK。
1, ������ ������, ������ = 0,
������(������, ������) ≥ ������ ������ ������, ������ < ������
• 阈值分割法的关键是如何选取合适的阈值； • 如果阈值选取过高，则过多的目标点被错误的归为背景；阈 值选得过低，则会出现相反的情况。
2
+ ������ ������ ′′ ������
2
+ ������(������(������) ������������
最小化能量函数Etotal是一个典型的变分问题（自变量是函数f(i)，因变量是 函数的函数，即数学上所谓的泛函。对泛函求极值的问题，数学上称之为 变分法）。这一问题可以通过欧拉方程迭代求解（局部最小值满足下面的 欧拉方程）： − ������������ ′ ′ + ������������ ′′
活动轮廓
活动轮廓模型（Active Contour Model）的基本思想是使用连续 曲线来表达目标边缘，并定义一个能量泛函使得其自变量包括 边缘曲线，因此分割过程就转变为求解能量泛函的最小值的过 程，一般可通过求解函数对应的欧拉方程来实现，能量达到最 小时的曲线位置就是目标的轮廓位置。 简单曲线在曲率力（也就是曲 线的二次导数）的驱动下演化 所具有的性质：一切简单曲线 ，无论被扭曲得多么严重，只 要还是一种简单曲线，那么在 曲率力的推动下最终将退化成 一个圆，然后消逝。 曲率力
阈值法—比较
图像
阈值偏低
迭代法
Otsu法
区域分割—Watershed
阈值法没有考虑图像中的区域信息，分割中还有一类直接针对 图像区域进行分割的方法，如分水岭算法（Watershed）。 分水岭算法的基本思想为： 1. 把图像看作是测地学上的拓扑地貌； 2. 在每一个地形极小点处打一个孔； 3. 把整个模型慢慢浸入水中，随着浸入的加深，每一个局部 极小值的影响域慢慢向外扩展； 4. 在两个集水盆汇合处构筑大坝，即形成分水岭。
− ������������ ′ ′ + ������������ ′′
曲线内力 使曲线连续平滑
′′
= −������������
������ = − ������������ ������ ������
2
图像外力 使曲线趋近边缘
− ������������ ′ ′ + ������������ ′′
Malladi, Sethian, and Vemuri, 1995
曲线内力 使曲线连续平滑
′′
= −������������
������ = − ������������ ������ ������
2
图像外力 使曲线趋近边缘
活动轮廓—Snakes
实际应用中，一般先在物体周围手动点出控制点，作为Snakes 模型的起始位置，然后对能量函数迭代求解。
初始位置
第8次迭代
Isard and Blake 1998
活动轮廓—Condensation
采样
转移
扰动
观测
重采样
活动轮廓—Condensation
活动轮廓—Level Sets
Snakes和Condensation存在的一个主要问题是在曲线演化过程 中其拓扑结构不可改变（比如几条曲线合成一条曲线，或一条 曲线分裂成几条曲线）。 Level Sets基本思想：一条平面上的曲线可以表示成一个二元函 数������ = ������(������, ������)的零点集合（Zero Level Set），既这个二元函数 ������ = ������(������, ������)所表示的三维曲面与x-y平面的交线。更一般地，任 何N维曲面都可以表示为一个N+1维曲面与一个N维超平面的交 集，或称为N+1维曲面在一个N维超平面上的投影。 Snake: Parametric Active Contour； Level Sets: Geometric Active Contours
′′
= ������1 ������ ������ − ������
������������ ������������
������ ������ 是控制点f(s)处单位法向量
曲线内力 使曲线连续平滑
图像外力+气球外力 使曲线趋近边缘，且向外膨涨
活动轮廓—Condensation
在许多应用中，物体在图像序列中形态变化，此时可以用上 一帧Snake分割结果来预测下一帧中物体轮廓的位置。 一种解决方法是使用卡尔曼滤波，称为Kalman Sankes。
������������ = ������������������−1 + ������������
活动轮廓—Condensation
在大多数情况下，由于背景干扰等因素的动轮廓—Condensation
在大多数情况下，由于背景干扰等因素的影响，物体轮廓并 不满足高斯分布。 这时的解决方法是使用粒子滤波，Particle Filtering。
第32次迭代
活动轮廓—Snakes改进
在没有图像力平衡的条件下，内部力将把所有控制点收缩为 一点或一条直线。也就是说，被分割物体通常需要完全包含 在Snakes 的初始位置之内，否则陷在内部的控制点可能无法 回到物体的边界。
解决方案：添加向外膨胀的力（ballooning force）
活动轮廓—Snakes改进
Vincent and Soille, 1991
区域分割— Watershed
分水岭算法流程： 1. 2. 选择梯度图中的一些局部极小点， 每个赋予不同的标签； 将每一个局部极小点的h阶高度影 响域内的像素点根据灰度级次序放 入一个先进先出(FIFO)队列； 从队列中取出一个像素，如果它的 邻域已标记像素均有同样标签，则 将这个像素点也标记为这一标签。 邻域内所有未标记且不在队列的像 素点放入FIFO队列； 重复步骤3直到队列为空； 所有剩余未标记像素构成分水岭。