8、基于轮廓和区域的图像分割算法解析

基于轮廓和区域的图像分割算法解析

在图像分割领域，基于轮廓和区域的方法是非常重要的一类技术。本文将详细介绍相关的算法，包括轮廓拟合、强度推断以及模型阶数选择等关键内容。

1. 轮廓拟合与强度推断算法

1.1 ML强度推断算法（MLIntensity - inference）

该算法的输入为图像 (I)、参数 (K) 以及一个有效的轮廓 (\hat{\Gamma}^{(0)} \in R(B(K)))。以下是其具体步骤：
1. 初始化 ：设置 (t = 0)。
2. 迭代过程 ：
- 当不满足收敛条件 (Convergence(\hat{\Phi}^{(t)}, \hat{\Gamma}^{(t)})) 时，执行以下操作：
- 计算给定轮廓 (\hat{\Gamma}^{(t)}) 下的最大似然估计 (\hat{\Phi}^{(t)})：
- (\hat{\Phi} {in}^{(t)} = \arg \max {\Phi_{in}} \sum_{p \in I(\hat{\Gamma}^{(t)})} P(I_p|\theta(K), \Phi_{in}))
- (\hat{\Phi} {out}^{(t)} = \arg \max {\Phi_{out}} \sum_{p \in O(\hat{\Gamma}^{(t)})} P(I_p|\theta(K), \Phi_{out}))
- 运行拟合算法：(\hat{\Gamma}^{(t + 1)} = GPContour - fitti