基于改进主动轮廓模型的图像分割算法
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基于改进的聚类算法的图像分割技术研究
基于改进的聚类算法的图像分割技术研究摘要：图像分割是图像处理中的重要任务之一，它对于图像的理解和分析具有重要意义。
本文研究了基于改进的聚类算法的图像分割技术。
首先介绍了图像分割的定义和意义，然后详细介绍了常见的聚类算法及其在图像分割中的应用。
基于此，我们提出了基于改进的聚类算法的图像分割方法，并在多个图像数据集上进行了实验验证。
结果表明，我们的方法在准确性和效率上都取得了显著提升，具有实际应用价值。
1. 引言图像分割是将图像划分为具有一定语义的区域或像素集合，是图像处理和计算机视觉中的关键任务。
图像分割可以用于目标检测、图像分析和理解等领域。
传统的图像分割方法主要基于阈值分割和边缘检测，这些方法在一些简单场景下效果较好，但在复杂场景下存在一定的局限性。
近年来，聚类算法被引入到图像分割中，并取得了一定的研究进展。
2. 聚类算法的介绍聚类是一种无监督学习方法，将数据集划分为若干个相似的子集，每个子集称为一个簇。
常见的聚类算法包括K均值算法、层次聚类算法和谱聚类算法等。
这些算法在文本和数据挖掘等领域已经得到广泛应用，并且逐渐在图像领域中引起了研究者的兴趣。
3. 聚类算法在图像分割中的应用聚类算法在图像分割中的应用可以分为基于像素和基于区域的方法。
基于像素的方法将每个像素视为一个数据点，然后使用聚类算法将像素划分到不同的簇中。
基于区域的方法首先将图像划分为相似的区域，然后使用聚类算法进一步合并或分割这些区域。
这些方法都在不同程度上提高了图像分割的准确性和效率。
4. 基于改进的聚类算法的图像分割方法为了提高图像分割的准确性和效率，我们提出了一种基于改进的聚类算法的图像分割方法。
首先，我们使用K均值算法初始化聚类中心，并与传统的K均值算法相比，我们通过引入自适应权重和距离约束来提高其准确性。
然后，我们采用一种改进的层次聚类算法，通过考虑区域的相似性和距离约束来减少误差传播。
最后，我们使用谱聚类算法来进一步优化分割结果，以提高图像的连续性和整体性。
基于改进Swin-Unet_的遥感图像分割方法
ＡＳＰＰ）模块，用于提取不同尺度信息，增大感受野，
提取 更 多 细 节 信 息。其 中，Ｓｗｉｎ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ Ｂｌｏｃｋ
可以提取图像特征，Ｐａｔｃｈ Ｍｅｒｇｉｎｇ 操作的主要作用
是下采样，可以将特征图的长宽变为原来的一半，同
时通道数增加为原来的 ２ 倍。解码器部分包括了多
个残差 模块 （ Ｓｗｉｎ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ
和 异 物 同 谱 现 象 明 显 ［２］，给 遥 感 图 像 分 割 带 来 了 很大挑战。
近年来，越来越多的学者针对如何提高遥感图 像 分 割 精 度 的 问 题 展 开 了 研 究 ［３］。 阈 值 分 割 算 法 通过选取合适的阈值来实现目标和背景的分离，算 法难度小、实现简单，能够实现图像的快速分割［４］， 但对噪声比较敏感［５］，不适用于复杂场景下的遥感
１ 基于改进 ＳｗｉｎＵｎｅｔ 的遥感图像分割网络
１． １ 网络结构
本文在 ＳｗｉｎＵｎｅｔ 的基础上加以改进来实现遥
感图像分割，改进 ＳｗｉｎＵｎｅｔ 网络结构如图 １ 所示。
改进后的 ＳｗｉｎＵｎｅｔ 网络包括编码器、解码器和跳
跃连接 ３ 个部分。在编码器部分，输入图像先通过
图像分块处理（Ｐａｔｃｈ Ｐａｒｔｉｔｉｏｎ）操作，将输入图像划
基于改进 ＳｗｉｎＵｎｅｔ 的遥感图像分割方法
张 越，王 逊
（江苏科技大学 计算机学院，江苏 镇江 ） ２１２１００
摘 要：针对遥感图像数据本身存在分辨率高、背景复杂和光照不均等特性导致边界分割不连续、目标错分漏分以及
存在孔洞等问题，提出了一种基于改进 ＳｗｉｎＵｎｅｔ 的遥感图像分割方法。在编码器末端引入空洞空间金字塔池化 （Ａｔｒｏｕｓ
ＲｅｓＳｗｉｎ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ
图像处理中的图像分割算法改进方法
图像处理中的图像分割算法改进方法图像分割是图像处理领域中的重要任务，它旨在将一幅图像划分为一组具有相似特征的区域。
对图像进行有效的分割可以提取出感兴趣的目标，并为后续的图像分析和理解提供基础。
然而，由于图像中存在复杂的噪声、背景干扰以及目标形状和大小的差异，图像分割任务一直面临着挑战。
为了进一步提高图像分割的性能，研究人员提出了许多改进方法。
本文将介绍几种常见的图像分割算法改进方法，并讨论它们的原理和优缺点。
一、区域生长算法区域生长算法是一种基于类似区域像素特征的图像分割方法。
该算法从一组种子点出发，逐步生长和合并具有相似特征的像素。
该方法的主要优点是对不同大小、形状和纹理的目标具有较好的适应性。
然而，传统的区域生长算法容易受到噪声和纹理差异的影响，导致分割结果不准确。
为了改进该方法，研究人员提出了以下几种改进方法：1.多特征融合：将像素的多个特征（如颜色、纹理、梯度等）融合起来进行区域生长。
通过融合不同特征，可以减轻单一特征带来的误差，提高分割的准确性。
2.自适应阈值选择：传统的区域生长算法中，阈值通常是手动设置的，无法适应不同图像的特点。
采用自适应的阈值选择方法，可以根据图像的特征动态地选择合适的阈值，从而提高分割的鲁棒性。
3.分层分割策略：将图像分割任务分为多个层次，通过逐层分割和合并来获取更精确的结果。
这种策略可以提高分割的效率和准确性，并适用于大规模图像的处理。
二、基于深度学习的图像分割算法随着深度学习的快速发展，基于深度学习的图像分割算法在近年来取得了巨大的成功。
深度学习模型能够学习到图像的高级特征表示，从而提高分割的准确性和鲁棒性。
以下是几种常见的基于深度学习的图像分割算法：1.卷积神经网络（CNN）：CNN是一种常用于图像分割的深度学习模型。
通过多层卷积和池化操作，CNN可以学习到图像的局部和全局特征，从而实现像素级别的分割。
然而，传统的CNN在处理细节和形状复杂的目标时存在一定的困难，因此研究人员提出了一些改进的网络结构。
基于GVF模型的图像分割方法的改进
中图分类 号 ： Ｐ ９ ． １ Ｔ ３ １４
文献 标识 码 ： Ａ
Ｉ ｐｒ ｖ ｍ ｅ ｔｏ ｍ ａ ｅ ｓ ｇ ｅ ｔ ｔｏ ｂ ｓ ｄ ｏ ＶＦ ｏ ｌ ｍ ｏ ｅ ｎ ｆｉ ｇ ｅ ｍ ｎ ａ ｉｎ ａ ｅ ｎ Ｇ ｍ ｄｅ
ＷＡ Ｇ Ｈ ｉ ｕ ，Ｚ Ａ Ｇ Ｙ ｕｚ ｉ Ｎ ａ－ ｎ Ｈ Ｎ ｏ － ｊ ｈ
维普资讯
第２ ６卷 第 ５期
２０ ０ ６年 ５月
文章编 号 ： ０ — ０ １ ２０ ）５—１４ ０ １ １ ９ ８ （０ ６ ０ ０ ０ ０— ２
计 算机 应 用
Ｃｏ ｕｅ ｐ ｉ ａｉｎ ｍｐ ｔｒＡｐ ｌｃ ｔ ｓ ｏ
Ｖｏ ＿ ６ Ｎｏ ５ ｌ２ ．
克服 了 Ｇ Ｆ模型 难 以解 决的深 凹腔 问题 。 同时 ， 出在 Ｇ Ｆ模 型 中引入 和 设 置方 向 矢量 的算 法 ， Ｖ 提 Ｖ 在 矢量指 定范 围 内能屏 蔽掉 不 需要 的物体 力场 的影 响 ， 而更加 准确地 分割 出感兴趣 的物 体 。 从
关键词 ： 图像 分割 ；ｎ ｋ 模 型 ； Ｖ 模 型 ； 向矢量 Ｓａｅ Ｇ Ｆ 方
ｄｆ ｓ ｎ ｅ ｕ ｔ ｎ ｒ ｏ ｍａｉｅ ，ｗ ｉｈ ｍａ ｅｔ ｅ ｅ ｔ ｒ ａ ｒ ｅ ｒ ｌｖ ｎ ｆｔ ｅｄ ｓａ ｃ ｅｗｅ ｎ ｔ ｅｐ ｉ ｔ ｏ ｅｃ ｎ ｏ ｒ ｉ ｕ ｉ ｑ ａｉ ｓｗｅ ｅ ｎ ｒ ｌ ｚ ｄ ｏ ｏ ｈ ｃ ｄ ｈ ｘｅ ｎ ｆ ｃ ｓｉ ｅ ｅ ａ ｔ ｉｔ ｎ ｅ ｂ ｔ ｅ ｈ ｏ ｎｓ ｆ ｈ ｏ ｔ ｕ ｌ ｏ ｒ ｏ ｈ ｔ
ｄ ｓａ ｃ ｏｅ ｔ … ｉ ｎ ｅ ｐ ｔｎ ｉ ｔ ｌ ａ
、
■
（） ｌ ｏ ｏｃ ｅｄ ｃ Ｂａｌ ｎｆ ｒｅｆ ｌ ｏ ｉ
基于改进测地线轮廓模型的图像分割算法
的演化 速度 。
在对图像分割时 ， 几何化动态轮廓模型能够 自 动 地处 理拓 扑发 生 的 变化 问题 ， 虽 然 很 多 图像 有 多 个 独立 的 目标 同时存 在 ， 此类 模 型不 需 明 确 目标 的 数 目和 位置 ， 同样 也 可 以把 不 同的 目标分 割 出来 ， 并 且 分割 得 到的效 果 很 好 。 即使 这 样 ， 几 何 化 动态 轮 廓模型有很多的缺点 ： 首先是收敛速度较慢 ， 其次是 处 理非 凸 曲线 时容易 出现停 滞不 前 等情况 。测 地线 动态轮廓模型是在几何化动态轮廓模型之后 由 ｃ ａ ． ｓ ｅ ｌ ｌ ｅ ｓ 等 提 出 的 ， 该模 型是在 黎曼 空 间中的测 地线
的基础上 ， 引入 区域 方差概念 ， 加快 了初始轮廓 的演化效果 ； 同时， 在 几何化模 型 的能量 函数 中加入 判别 函数， 进 一步提 高 了 分割速度与 目标背景 区分度 。仿真实验结果表 明， 改进测地轮廓模型较原模 型对 初始轮廓 的放置有很 好的鲁棒 性， 是 一种有
效 的 图像 分 割 算 法 。
烈 的 内部连 续性 ； 再有 就是 结合 连续 性 和不连 续性 。
１ 测地轮廓模型
由Ｃ ａ ｓ ｅ ｌ ｌ ｅ ｓ 等人 提出的几何化动态轮廓模型 的梯 度 流方程 ：
…
－ ／ ２ ＋ ｄ ｉቤተ መጻሕፍቲ ባይዱｖ （
） ］（ １ ）
在 其 中加 入 一 个停 止 函数 后 ， 又提 出了一 个 比 较 相似 的模 型 ， 梯 度流 方程 为 ：
关键词 区域方差
判别 函数
初始 轮廓
鲁棒 性
中图法分类号
Ｔ Ｎ ９ １ １ ． ７ ３ ；
文献标志码
在对图像分割时 ， 几何化动态轮廓模型能够 自 动 地处 理拓 扑发 生 的 变化 问题 ， 虽 然 很 多 图像 有 多 个 独立 的 目标 同时存 在 ， 此类 模 型不 需 明 确 目标 的 数 目和 位置 ， 同样 也 可 以把 不 同的 目标分 割 出来 ， 并 且 分割 得 到的效 果 很 好 。 即使 这 样 ， 几 何 化 动态 轮 廓模型有很多的缺点 ： 首先是收敛速度较慢 ， 其次是 处 理非 凸 曲线 时容易 出现停 滞不 前 等情况 。测 地线 动态轮廓模型是在几何化动态轮廓模型之后 由 ｃ ａ ． ｓ ｅ ｌ ｌ ｅ ｓ 等 提 出 的 ， 该模 型是在 黎曼 空 间中的测 地线
的基础上 ， 引入 区域 方差概念 ， 加快 了初始轮廓 的演化效果 ； 同时， 在 几何化模 型 的能量 函数 中加入 判别 函数， 进 一步提 高 了 分割速度与 目标背景 区分度 。仿真实验结果表 明， 改进测地轮廓模型较原模 型对 初始轮廓 的放置有很 好的鲁棒 性， 是 一种有
效 的 图像 分 割 算 法 。
烈 的 内部连 续性 ； 再有 就是 结合 连续 性 和不连 续性 。
１ 测地轮廓模型
由Ｃ ａ ｓ ｅ ｌ ｌ ｅ ｓ 等人 提出的几何化动态轮廓模型 的梯 度 流方程 ：
…
－ ／ ２ ＋ ｄ ｉቤተ መጻሕፍቲ ባይዱｖ （
） ］（ １ ）
在 其 中加 入 一 个停 止 函数 后 ， 又提 出了一 个 比 较 相似 的模 型 ， 梯 度流 方程 为 ：
关键词 区域方差
判别 函数
初始 轮廓
鲁棒 性
中图法分类号
Ｔ Ｎ ９ １ １ ． ７ ３ ；
文献标志码
基于改进的参数活动轮廓模型的图像分割方法
离势能模 型作为 自适应外 力 ， 能很 好地引导 Ｓ ＫＥ逼近真 实边界 而不依赖 于特定 的初始 轮廓 的位 置。实验 结果 ＮＡ 表明 ： 该算法快速 有效 ， 能在更大的范 围内捕 捉图像特征 ， 是一 种有效的图像 分割 的算 法。
关
键
词： 医学 图像 分割 ； 参数 活动轮 廓模型 ；Ｎ Ｅ； 离势能 Ｓ ＡＫ 距
文章 编 号 ：Ｉ７ ．７ ２ ２ ０ ）２０ ７０ ６ １１ ４ （０ ８ ０ ． １ ．４ １
基 于 改 进 的 参 数 活 动 轮 廓 模 型 的 图像 分 割 方 法
张程 睿 ， 余艳梅 ， 罗代 升 ， 叶 波 ， 谢勤彬
（ 川 大学 电子信 息 学院 图像 信 息研 究所 ， 川 成 都 ６０ ６ ） 四 四 １０４
疾 病 的诊 断 和治疗 有 重 要意 义 。
活动轮廓模型是近年来发展起来的一种新的图像分割方法并被广泛应用于医学图像分割中。活动轮廓分为 参数活动轮廓模型以及几何活动轮廓模 型。几何活动轮廓模型基于曲线演化理论 和水平集方法ｌ 。参数活动 【 ｌ
轮廓模型也称 Ｓ ａｅ ｎｋ 模型 ， 是基于最小能量函数理论的一种图像分割方法 。该模型在变形过程 中以显式参数的 形式表达轮廓 曲线 ， 该表达形式允许与模型直接交互 ， 有利于快速实时实现。 自 Ｋ ｓ 等人提 出 Ｓ ａｅ ａ ｓ ｎｋ 模型 Ｊ 以 来， 越来越多的改进方法被提 出。传统 Ｓ ａｅ ｎｋ 模型对初始位置很 敏感 ， 须给定在图像边缘附近 ， 必 否则很可能收 敛到局部能量极小点【 ３。为了扩大传统活动轮廓模 型对于图像边缘的捕获范 围，ｏ ｅ 等人提 出了气球模型 。 ３ ｊ Ｃ ｈｎ Ｊ Ｘ 和 Ｐｉ ｅ 出了梯度矢量流（ ｒ ｉ ｔ ｃ ｒ ｌ Ｇ Ｆ ［来代替模型中的图像 力量 ， ｕ ｒ ｃ提 ｎ Ｇａ ｅ ｔ ｏ ｄ ｎ Ｖｅ ｏ Ｆ ｗ， Ｖ ） ５ Ｊ 在迭代计算 Ｓ ａｅ ｎｋ 前
基于主动轮廓模型的玉米种子高光谱图像分类
摘要 ： 提 出将 主 动 轮 廓 模 型 （ Ａｃ ｔ ｉ ｖ ｅ ｃ ｏ ｎ ｔ ｏ ｕ ｒ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ， ＡＣ Ｍ） 应 用 于 玉 米 种 子 的 高光 谱 图像 分 割 中 。首 先 ， 通 过 高 光 谱 成 像 系统 获取 ９个 品 种 共 ４ ３ ２粒 玉 米 种 子 的 高光 谱 反 射 图像 ， 利 用 基 于主 动 轮 廓 模 型 的 图像 分 割 法 对 玉 米 种 子 高光 谱 图像 提 取 Ｉ ｌ标 区域 轮 廓 ， ｆ 得到单 波段 下每粒 玉米种子 １ ２个 形 状 特 征 参 数 ， 然后 通 过 主 成 分 分 析 法
第２ ８ 卷第３ 期
２ ０ １ ３年 ５月
数
据
采 集 与 处 理 Ｖ０ １ ． ２ ８ Ｎｏ ． ３
Ｍ ａｙ ２ ０１ ３
Ｊ ｏ ｕ ｒ ｎ ａ ｌ ｏ ｆ Ｄａ ｔ ａ Ａｃ ｑ ｕ ｉ ｓ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｎ ｄ Ｐｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓ ｉ ｎ ｇ
（ Ｐ ｒ ｉ ｎ ｃ ｉ ｐ ａ ｌ ｃ ｏ ｍｐ ｏ ｎ ｅ ｎ ｔ ａ ｎ ａ ｌ ｙ ｓ ｉ ｓ ， Ｐ Ｃ Ａ） 对特 征 数 据 降 维 ， 结合 波段 间 的 相 关 性 选 出 １ ２个 最 优 波 段 ， 最 后 利 用误 差 反向传播 （ Ｂ ａ ｃ ｋ ｐ ｒ ｏ ｐ ａ ｇ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ， Ｂ Ｐ ） 神 经 网络 模 型 进 行 建模 分 类 ， 与传 统的 阈值分割 法相 比， 取 得 了更 好 的 分 类 效 果 。研 究 结果 为 高 光谱 图像 目标 轮 廓 提 取 提 供 了 一 种 新 方 法 。
Ｊ ｉ ａ ｎ ｇ ｎ ａ ｎ Ｕｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ，Ｗ ｕ ｘ ｉ ，２ １ ４ １ ２ ２ ，Ｃｈ ｉ ｎ ａ ）
基于改进SwinUnet的遥感图像分割方法
通过对不同的遥感图像进行实验，证明了所提出 方法的有效性和优越性。
与传统遥感图像分割方法相比，所提出方法在精 度和效率上均有所提升。
研究不足与展望
虽然所提出的方法在实验中取得了较好的效果 ，但仍然存在一些不足之处，例如在处理复杂 背景和噪声方面的能力还有待提高。
在未来的研究中，可以尝试将其他先进的深度 学习技术应用于遥感图像分割任务，以进一步 提高方法的性能和精度。
03
改进swinunet模型的提 出
改进思路与方法
01
针对遥感图像的特性
遥感图像具有分辨率高、信息量大、数据复杂等特点，传统的卷积神经
网络（CNN）在处理遥感图像时面临很多挑战。
02 03
Swinunet的局限性
Swinunet是一种基于轻量级卷积神经网络的图像分割方法，但其在大 规模遥感图像分割时存在一定的局限性，如计算效率不高、分割精度有 待提高等。
此外，可以考虑引入更多的数据增强技术和迁 移学习策略，以增加模型的泛化能力和适应不 同的遥感应用场景。
研究展望与发展趋势
基于深度学习的遥感图像分割方法是当前研究的热点领域之一， 具有广泛的应用前景。
在未来的研究中，可以尝试将所提出的方法应用于更多的遥感图 像分割任务中，例如土地覆盖分类、水体提取等。
有广泛应用。
图像分割是遥感图像处理中的重 要任务，对于提取目标特征、分
析场景信息具有重要意义。
现有的遥感图像分割方法在分割 精度、鲁棒性和泛化能力方面存
在一定的问题。
研究现状与问题
基于深度学习的图像分割方法成为研究热点，取得了显著的 成果。
SwinUNet是一种基于双向注意力机制的深度学习模型，在 图像分割领域具有较好的性能。
与传统遥感图像分割方法相比，所提出方法在精 度和效率上均有所提升。
研究不足与展望
虽然所提出的方法在实验中取得了较好的效果 ，但仍然存在一些不足之处，例如在处理复杂 背景和噪声方面的能力还有待提高。
在未来的研究中，可以尝试将其他先进的深度 学习技术应用于遥感图像分割任务，以进一步 提高方法的性能和精度。
03
改进swinunet模型的提 出
改进思路与方法
01
针对遥感图像的特性
遥感图像具有分辨率高、信息量大、数据复杂等特点，传统的卷积神经
网络（CNN）在处理遥感图像时面临很多挑战。
02 03
Swinunet的局限性
Swinunet是一种基于轻量级卷积神经网络的图像分割方法，但其在大 规模遥感图像分割时存在一定的局限性，如计算效率不高、分割精度有 待提高等。
此外，可以考虑引入更多的数据增强技术和迁 移学习策略，以增加模型的泛化能力和适应不 同的遥感应用场景。
研究展望与发展趋势
基于深度学习的遥感图像分割方法是当前研究的热点领域之一， 具有广泛的应用前景。
在未来的研究中，可以尝试将所提出的方法应用于更多的遥感图 像分割任务中，例如土地覆盖分类、水体提取等。
有广泛应用。
图像分割是遥感图像处理中的重 要任务，对于提取目标特征、分
析场景信息具有重要意义。
现有的遥感图像分割方法在分割 精度、鲁棒性和泛化能力方面存
在一定的问题。
研究现状与问题
基于深度学习的图像分割方法成为研究热点，取得了显著的 成果。
SwinUNet是一种基于双向注意力机制的深度学习模型，在 图像分割领域具有较好的性能。
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【 关键词 】图像分割； Ｃ ｈ ａ ｎ — Ｖ ｅ ｓ ｅ 模型； 邻域平均； 局部方差 【 中图分类号】Ｔ Ｎ ９ １ １ ． ７ 【 文献标志码】 Ａ
Ｉ ｍａ ｇ ｅ Ｓ ｅ ｇ ｍｅ ｎ ｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ａｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ Ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ Ｉ ｍｐ ｒ ｏ ｖ ｅ ｄ Ａｃ ｔ ｉ ｖ ｅ Ｃｏ ｎ ｔ ｏ ｕ ｒ Ｍｏ ｄ ｅ ｌ
【 摘 要ｌ针对 ｃ — Ｖ模型对灰度不均匀的图像分割效果不理想的情况 ， 提 出一种改进的 ｃ — Ｖ模型。该模型在 ｃ — Ｖ模型的基础
上， 引入 非加权 的邻域 平均和局部 窗 口 方 差概念 ， 加快 并精 确 了 Ｃ — Ｖ模 型的演化效 果 ， 同 时在 Ｃ — Ｖ模 型 的能量 函数 中加入 惩 罚 项， 使得 Ｃ － Ｖ模型在演化过程中无须重新初始化， 进一步提高了分割速度。仿真实验结果表明改进 的 ｃ — ｖ模型较原模 型对灰 度 不均 匀 图像分 割具 有较好 的分 割效果 。
【 Ａ ｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ 】Ａ ｉ ｍ ｉ ｎ ｇ ａ ｔ ｔ ｈ ｅ ｐ ｒ ｏ ｂ ｌ ｅ ｍ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｉ ｎ ｅ ｆ ｅ ｃ ｔ ｉ ｖ ｅ ｓ ｅ ｇ ｍ ｅ ｎ ｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｒ ｅ ｓ ｕ ｌ ｔ ｓ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｎ ｏ ｎ — ｕ ｎ ｉ ｆ ｏ ｒ ｍ ｇ ｒ ａ ｙ ｉ ｍ ａ ｇ ｅ ｓ ｆ ｏ ｒ Ｃ Ｖ ｍ ｏ ｄ ｅ ｌ ， ａ ｎ ｉ ｍ ｐ ｒ ｏ ｖ ｅ ｄ Ｃ － Ｖ ｍ ｏ ｄ ｅ ｌ ｉ ｓ ｐ ｒ ｅ ｓ —
近年来 ， 主动轮廓 方法 已经在 图像 分割 、 视觉 跟踪 等
对于灰度不均匀 的图像分割效果 不理想 的情况 ， 国内
领域获得 了广泛的应用 。其基 本思想是通 过演化 一个 轮 外学者也提 出了很多改进方法 ，一 些学者提 出结合基于边 廓， 来最小 化 已知 的 能量 泛 函 ， 从 而 达 到期 望 的分 割结 界 和基 于区域 的能量 函数 ， 产生一 个联合 能量 函数 ， 通过
ｅ ｎ ｔ ｅ ｄ．Ｔｈ ｅ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ，ｗｈ ｉ ｃ ｈ ｉ ｓ ｏ ｎ ｔ ｈ ｅ ｂ ａ ｓ ｉ ｓ ｏ ｆ ｈｅ ｔ Ｃ－Ｖ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ，ｃ ａ ｎ ａ ｃ ｃ ｅ ｌ ｅ ｒ ａ ｔ ｅ ｎｄ ａ ｍａ ｋ ｅ ａ ｎ ａ ｃ ｃ ｕ ｒ ａ ｔ ｅ Ｃ－ Ｖ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ｅ ｖ ｏ ｌ ｕ ｔ ｉ ｏ ｎ ｅ ｆｅ ｃ ｔ ｓ ｂ ｙ ｉ ｎ ｔ ｒ ｏ ｄ ｕ ｃ ｉ ｎ ｇ ｈｅ ｔ ｃ ｏ ｎ ｃ ｅ ｐ ｔ ｏ ｆ ｈｅ ｔ ｎ ｏ ｎ —ｗｅ ｉ ｇ ｈ ｔ ｅ ｄ ｎ ｅ ｉ ｇ ｈ ｂ ｏ ｒ ｈ ｏ ｏ ｄ ａ ｖ ｅ ｒ ａ ｇ ｉ ｎｇ ａ ｎ ｄ ｈｅ ｔ ｌ ｏ ｃ ａ ｌ ｗｉ ｎ ｄ ｏ ｗ ｖ ａ ｒ ｉ ｎｃ ａ ｅ ．Ｍｅ ａ ｎ ｗｈｉ ｌ ｅ．ｔ ｈ ｅ ｐ ｅ ｎ ｌｔ ａ ｙ ｔ ｅ ｒ ｍ ｉ ｓ ｐ ｕ ｔ ｉ ｎ ｈｅ ｔ Ｃ－ Ｖ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ｅ ｎ ｅ ｒ ｇ ｙ ｆ ｕ ｎｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｉ ｎ ０ ｒ － ｄｅ ｒ ｔ ｏ ａ ｖ ｏ ｉ ｄ ｔ ｈ ｅ ｒ ｅ— ｉ ｎ ｉ ｔ ｉ ａ ｌ ｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｉ ｎ ｈｅ ｔ ｐ ｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓ ｏ ｆ ｅ ｖ ｏ ｌ ｕ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ ｈｅ ｔ Ｃ－ Ｖ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ｎｄ ａ ｉ ｍｐ ｒ ｏ ｖ ｅ ｔ ｈ ｅ ｓ ｅ ｇ ｍｅ ｎ ｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ｐ ｅ ｅ ｄ．Ｓ ｉ ｍｕ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｒ ｅ ｓ ｕ ｌ ｔ ｓ ｓ ｈ ｏ ｗ ｔ ｈ ａ ｔ ｈｅ ｔ ｉ ｍ— ｐ ｒ ｏ ｖ ｅ ｄ ＣＶ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ｈ ｓ ａ ｂ ｅ ｔ ｔ ｅ ｒ ｓ ｅ ｍ ｅ ｇ ｎ ｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｅ ｆ ｆ ｅ ｃ ｔ ｈａ ｔ ｎ ｈｅ ｔ ｏ ｉｇ ｒ ｉ ｎ ｌ ａ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ｉ ｎ ｈｅ ｔ ｎ ｏ ｎ—ｕ ｎ ｉ ｆ ｏ ｒ ｍ ｒａ ｇ ｙ ｉ ｍａ ｇ ｅ ｓ ．
Ｐ ＡＮＧ Ｄｏ ｎ ｇ ｄ ｏ ｎ ｇ，Ｓ ＨＩ Ｊ ｉ ａ ｎ ｆ ａ ｎ ｇ
（ Ｃ ｏ ｌ ｌ ｅ ｇ ｅ ｏ ｆＩ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｅ ｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ ， Ｔ ａ ｉ ｙ ｕ ａ ｎ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ｏ ｆＴ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ， Ｔ ａ ｉ ｙ ｕ ａ ｎ ０ ３ ０ ０ ２ ４ ， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
Ｄ Ｌ ＿ ， Ｉ Ｇ Ｉ Ｔ Ａ Ｌ ｖ Ｉ Ｄ Ｅ ｏ 洫 ｇ 一 ■
【 本文献信息】庞冬冬， 史健芳 ． 基于改进主动轮廓模型的图像分割算法［ Ｊ ］ ． 电视技术 ， ２ ０ １ ３ ， ３ ７ （ １ ）
基于改进主动轮廓模型的图像分割算法
庞 冬冬 ， 史健 芳
（ 太原理工大学 信 息工程 学院 ， 山西 太原 ０ ３ ０ ０ ２ ４ ）
【 Ｋ ｅ ｙ ｗ ｏ ｒ ｄ ｓ 】Ｉ ｍ ａ ｇ ｅ ｓ ｅ ｍｅ ｇ ｎ ｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ； Ｃ ｈ ａ ｎ — Ｖ ｅ ｓ ｅ ｍ ｄｅ ｏ ｌ பைடு நூலகம் ｎ ｅ ｉ ｇ ｈ ｂ ｏ ｒ ｈ ｏ ｏ ｄ ａ ｖ ｅ ｒ ａ ｇ ｉ ｎ ｇ ； ｌ ｏ ｃ ｌ ａ ｖ ａ ｒ ｉ ｎｃ ａ ｅ