15、基于元启发式可变形模型的图像分割

基于元启发式可变形模型的图像分割

1. 引言

在图像分割领域，基于元启发式的可变形模型发挥着重要作用。遗传算法（GA）和模拟退火算法（SA）等元启发式算法被广泛应用于优化主动轮廓模型的参数，以实现更精准的图像分割。接下来，我们将详细探讨这些算法在图像分割中的应用，包括编码、操作符和适应度函数等方面。

2. 编码方法

编码是元启发式算法在图像分割中应用的重要环节，不同的编码方法会影响算法的性能和效果。以下是一些常见的编码方法：
- 基于极坐标或笛卡尔坐标的编码 ：通常将蛇形的位置用于在极坐标中对图像进行编码，染色体包含蛇形控制点的数量。也有针对笛卡尔坐标的变体方案。
- Gray 编码或实数编码 ：部分方法采用 Gray 编码或实数编码。
- 无控制点坐标编码 ：一些提议不进行控制点坐标的编码。

2.1 具体案例

• MacEachern 等人的方法 ：讨论了一种主动轮廓优化方法，涉及 Si、Ci 和 Vij 等参数。通过位移向量加到 V 上得到向量轮廓状态。
• 小波预处理方法 ：用于医学图像中脑肿瘤和畸形边界的检测，需要对每个控制点编码从中心到该点的距离和角度。
• Fan 等人的并行 GA 模型 ：用于从磁共振成像（MRI）图像中分割侧脑室。染色体由三个二维数组组成，以傅里叶描述符为元素。