19、自然图像分割与流形上的梯度向量流

自然图像分割与流形上的梯度向量流

在计算机视觉领域，图像分割是一项关键任务，它对于图像分析、目标识别等应用具有重要意义。本文将介绍两种图像分割相关的技术，一种是基于自适应纹理和边界编码的自然图像分割方法，另一种是流形上的梯度向量流（GVFOM）用于主动轮廓的方法。

自然图像分割方法

提出了一种新颖的自然图像分割方法。该算法采用信息论的原则，将图像纹理和边界线索相结合。具体步骤如下：
1. 纹理和边界信息编码 ：
- 每个纹理区域的纹理信息使用高斯分布进行编码。
- 边界信息使用自适应链码进行编码。
2. 图像分区 ：通过使用不同窗口大小的层次结构，寻求实现最大的有损压缩来对图像进行分区。

实验验证了这种纯粹客观且简单的准则在公开可用的图像数据库上实现了最先进的分割结果，无论是在定性还是定量方面。例如，在对各种类型的图像（如动物、建筑、住宅、自然和人物图像）进行分割时，固定参数 ε = 150，都能取得较好的效果。

流形上的梯度向量流（GVFOM）用于主动轮廓

背景

主动轮廓（Snakes）是计算机视觉中一种重要的概念，它可以分为参数化主动轮廓和几何主动轮廓。其中，梯度向量流（GVF）作为一种外部力，能够扩大捕获范围并抑制噪声影响，因此被广泛研究和应用。然而，GVF 在扩散过程中孤立处理其两个分量，导致在弱边缘保留和深窄凹面收敛方面存在不足。

GVFOM的提出

为了解决 GVF 的上述问题，提出了流形上的梯度向量流（GVFOM）。GVFOM 将 GVF 视为