主动轮廓模型图像分割

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本文介绍了主动轮廓模型在图像分割中的应用,特别是在医学影像、人脸识别和工业自动化领域的价值。通过MATLAB实现,从图像准备、轮廓初始化、模型定义到分割完成的步骤详细阐述,展示了该方法的易用性和实用性。

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主动轮廓模型图像分割

图像分割是数字图像处理领域中的一个重要研究方向,其目的是把数字图像分割成若干个子区域,每个子区域具有一定的语义含义,以便进行进一步的分析和处理。在实际应用中,图像分割对于医学影像、遥感图像、工业自动化等领域都有着广泛的应用。

主动轮廓模型是图像分割领域中最经典的一种方法之一,它是一种基于边缘检测的分割技术,能够自动地分割出图像中的感兴趣区域,并将其与背景分离。在医学影像、人脸识别、工业自动化等领域都有着广泛的应用。

下面我们将介绍如何使用 MATLAB 实现主动轮廓模型对图像进行分割。

首先,我们需要准备一个待分割的图像。此处我们使用 MATLAB 自带的“cameraman.tiff”图像进行演示。代码如下:

img = imread('cameraman.tiff');
imshow(img)
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