【图像分割】实现snake模型的活动轮廓模型以进行图像分割研究(Matlab代码实现)

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目录

[💥1 概述](#💥1 概述)

[📚2 运行结果](#📚2 运行结果)

[🎉3 参考文献](#🎉3 参考文献)

[🌈4 Matlab代码实现](#🌈4 Matlab代码实现)


💥1 概述

图像分割是计算机视觉领域的一个重要研究方向,它旨在将图像划分为具有语义意义的区域。Snake(也称为活动轮廓模型)是一种常用的图像分割方法之一,它基于曲线演化的思想,通过优化能量函数来找到图像中感兴趣目标的轮廓。

Snake模型的基本原理是将一条初始曲线放置在图像中,并根据图像的特征进行演化,使曲线逐渐收缩并贴合目标的轮廓。Snake模型的能量函数由两部分组成:内部能量和外部能量。内部能量用于控制曲线的平滑度和长度,外部能量则根据图像的特征来吸引或排斥曲线。

实现Snake模型的关键步骤包括初始化曲线、计算能量函数、优化曲线位置和停止准则。初始化曲线可以通过手动标注或自动初始化方法来得到。能量函数的计算可以基于梯度、边缘、纹理等图像特征。优化曲线位置可以使用迭代优化算法,如梯度下降或演化算法。停止准则可以根据曲线的收敛程度或能量函数的变化来确定。

除了Snake模型,还有其他一些常用的图像分割方法,如基于阈值、基于区域的方法和基于图割的方法等。每种方法都有其优缺点,适用于不同的图像分割场景。

综述图像分割研究时,可以对Snake模型的原理、方法改进以及在不同应用场景下的应用进行综述。此外,还可以对Snake模型与其他图像分割方法进行比较和分析,评估其优劣和适用性。

📚 2 运行结果

部分代码:

% Loop, picking up the points.

disp('Left mouse button picks points.')

disp('Right mouse button picks last point.')

but = 1;

while but == 1

xi,yi,but\] = ginput(1); %pick a new input plot(xi,yi,'ro') n = n+1; xy(:,n) = \[xi;yi\]; end n = n+1; xy(:,n) = \[xy(1,1);xy(2,1)\]; % Interpolate with a spline curve and finer spacing. t = 1:n; ts = 1: 0.1: n; xys = spline(t,xy,ts); xs = xys(1,:); ys = xys(2,:); ## ****🎉3**** ****参考文献**** > 文章中一些内容引自网络,会注明出处或引用为参考文献,难免有未尽之处,如有不妥,请随时联系删除。 \[1\]邱秀兰.基于改进Snake模型的图像分割算法研究\[D\].重庆邮电大学,2018. \[2\]张猛猛.Snake模型图像分割算法研究\[D\].山东科技大学,2012.DOI:10.7666/d.D301786. \[3\]李倩倩.基于活动轮廓模型的图像分割算法研究与应用\[D\].山东科技大学,2013.DOI:10.7666/d.Y2434761. \[4\]相彬森.基于GVF-Snake模型改进的X线图像分割\[J\].中国体视学与图像分析, 2011, 16(1):4.DOI:CNKI:SUN:ZTSX.0.2011-01-002. ## [🌈](https://mp.weixin.qq.com/mp/appmsgalbum?__biz=Mzk0MDMzNzYwOA==&action=getalbum&album_id=2591810113208958977#wechat_redirect "🌈")****4 Matlab代码实现****

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