一种改进的Snake模型图像分割算法

针对Snake模型不能收敛到深凹陷区域的缺点,提出一种Snake模型的改进算法.首先把模型不能收敛到深凹陷区域归结为内部能量产生的收缩不足,在此基础上改变新的力,以调整内部能量;然后在不增加参数个数的前提下给出新的能量表达式.算法的实现采用贪婪算法.结果表明,改进的Snake模型能迅速地收敛到凹陷区域,并减少了结果对初值的依赖,明显优于传统Snake模型.     

一种由内向外的Active Contour模型图像分割算法

针对主动轮廓模型图像分割,提出一种改进算法。该算法首先选取边界内部点为轮廓初始点,再根据能量与面积的关系,将传统算法中初始点向边界点收缩改进为由初始点向边界点膨胀。算法的实现采用原始模型和改进模型相互交替的贪婪算法,保证了模型的稳定性特点。实验结果表明：这种由内向外的分割算法比传统模型分割效果好及适用范围广;避免了传统模型对凹陷区域分割效果不理想及边界外部复杂环境对分割效果的影响。