【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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本文目录如下：

目录

1 概述

2 运行结果

3 参考文献

4 Matlab代码实现

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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.

4 Matlab代码实现