84、图像分割方法：主动轮廓、图割与阈值分割技术解析

图像分割方法：主动轮廓、图割与阈值分割技术解析

在计算机视觉领域，图像分割是一项关键任务，它旨在将图像中的不同对象或区域分离出来。本文将详细介绍几种常见的图像分割方法，包括主动轮廓模型、图割方法以及阈值分割技术，深入探讨它们的原理、特点和应用。

1. 通用主动轮廓模型

传统的主动轮廓模型存在对初始化结果敏感和抗噪能力差的问题。为了增强其鲁棒性，人们提出了多种改进方法，如 B - snake、Hermitian 多项式蛇模型、有限元蛇模型等，还有尝试将它们结合的联合蛇模型。不过，每种方法都有其独特的特点，目前并没有一个通用的黄金标准。

1.1 可变形轮廓

可变形轮廓是指形状的轮廓会在外力和/或内力的作用下发生改变，其中蛇模型是一个经典的例子。

1.2 几何可变形模型

几何可变形模型是一类使用偏微分方程来表示对象边界或轮廓的演化曲线或表面的可变形模型。它仅通过几何计算进行演化，参数化是隐式的。曲线或表面可以用高维函数的水平集来表示，变形基于水平集方法，并在对象边界处停止，从而能够无缝处理曲线或表面的拓扑变化。这种模型也被称为水平集前沿传播或测地线主动轮廓。

graph LR
    A[几何可变形模型] --> B[偏微分方程表示演化曲线/表面]
    B --> C[几何计算演化]
    C --> D[水平集表示曲线/表面]
    D --> E[基于水平集方法变形]
    E --> F[在对象边界停止]
    F --> G[处理拓扑变化]