51、图像特征提取与形状分析技术解析

图像特征提取与形状分析技术解析

1. 离散双轮廓提取面部轮廓

通过离散双轮廓可以提取面部皮肤的边界。首先确定外轮廓，最终提取的结果就是面部皮肤的边界。不过，网格中的点数会限制最终轮廓提取的精度，后续可以使用连续的Kass蛇来提高最终分辨率。研究表明，利用该技术提取的轮廓能够区分人类面部，但也存在面部器官和光照方面的潜在问题。此外，该技术后来还应用于细胞分析，通过分析染色细胞图像得出内轮廓和外轮廓。

2. 几何主动轮廓（基于水平集的方法）

传统主动轮廓存在初始化和对凹区域收敛性差的问题，参数化主动轮廓在同时分割多个对象时也有困难。为解决这些问题，引入了几何主动轮廓模型，它将曲线隐式表示在水平集函数中。改变表示方式可以改善分割结果，并且已经取得了一些令人印象深刻的成果。

例如，在提取手部边界时，使用传统的主动轮廓模型很难处理其中的凹面、尖角和背景污染问题，但几何主动轮廓模型的效果明显更好。不过，这些新技术实现和理解起来都比较复杂，目前还未得到常规应用，尤其是在实时应用方面。

2.1 水平集方法原理

水平集方法本质上是在不参数化形状的情况下找到形状，将曲线描述为函数的零水平集，零水平集是图像中两个区域的界面。可以将其想象为对一个表面进行切片，随着切片水平的变化，形状可能会分裂，这在水平集方法中可以通过考虑底层表面来处理。

水平集函数是到轮廓的有符号距离，轮廓内部为负，外部为正，轮廓本身距离为零。每次迭代后距离图需要重新归一化，这可能导致该技术操作缓慢，或者需要高性能计算机。

假设界面C以恒定方式变化，随时间t沿其法线方向以速度F传播，其演化方程为：
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