R-Snake:一种基于边缘与区域信息的图像主动轮廓提取模型

• 作者: 丁明跃 周成平 孙阳光 蔡超
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: R-Snake模型 区域信息 格林公式 轮廓提取
• 年，卷（期）: 2009,（8）
• 所属期刊栏目: 科研通信
• 页码范围: 1810-1815
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 5768字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0372-2112.2009.08.033

摘要

传统Snake模型存在着对轮廓的初始化敏感,对高噪声图像易陷入局部极小值,以及对具有狭长深度凹陷区域的图像无法获得正确轮廓等问题.本文提出了一种基于边缘与区域信息的主动轮廓模型R-Snake(RegionSnake).该模型通过文中设计的图像变换算子,并结合区域积分与曲线积分间转化的Green公式,导出了包含目标图像区域信息的区域力.然后由力平衡方程将该区域信息自然直接地引入到主动轮廓提取模型中,从而实现图像的轮廓提取.由于该模型同时利用了图像的区域信息和梯度信息来引导轮廓曲线的演化,使得本文方法不仅扩大了轮廓初始化的范围,降低了对图像噪声的敏感性,而且还增加了轮廓曲线收敛到真实边界的能力.实验结果表明,本文方法具有很强的适应性和鲁棒性,尤其是对高噪声图像和具有狭长深度凹陷的图像获得了优于传统Snake模型的结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周成平	华中科技大学图像识别与人工智能研究所多谱信息处理技术国防科技重点实验室	77	1319	19.0	32.0
2	蔡超	华中科技大学图像识别与人工智能研究所多谱信息处理技术国防科技重点实验室	47	470	12.0	20.0
3	孙阳光	华中科技大学图像识别与人工智能研究所多谱信息处理技术国防科技重点实验室	4	84	4.0	4.0