【图像分割】基于snake模型实现图像分割含Matlab源码
1 简介
视觉是人类最重要的感知手段之一，同时视觉信息是人类从自然界中获得信
息的主要来源，约占人类获得外部世界信息量的 80%以上。图像以视觉为基础通过观测系统直接获得客观世界的状态，它直接或间接地作用于人眼，反映的信息与人眼获得的信息一致，这决定了它和客观外界都是人类最主要的信息来源，图像处理也因此成为了人们研究的热点之一。人眼获得的信息是连续的图像，在实际应用中，为便于计算机等对图像进行处理，人们对连续图像进行采样和量化等处理，得到了计算机能够识别的数字图像。数字图像具有信息量大、精度高、内容丰富、可进行复杂的非线性处理等优点，成为计算机视觉和图像处理的重要研究对象.
1987 年 M. Kass 等人提出的 Snake 模型将图像、目标边缘、初始轮廓曲线和约束条件统一起来，在整个图像域中定义与曲线形状相关的内部能量和与图像域相关的外部能量，同时在图像空间内部给定初始轮廓曲线，轮廓曲线在控制曲线光滑性和连续性的内部能量和促进曲线向目标边缘运动的外部能量的共同作用下不断形变，最终收敛到目标轮廓。该模型计算简单、效率高、易于建模、能提取任意形状且连续的目标边缘。因而，在图像分割、边缘检测和目标识别与跟踪等方面得到了广泛的应用。
传统的 Snake 模型以高斯势能力为外力，存在初始化轮廓曲线要求高，捕获范围小，不能收敛到深度的凹形边界，弱边缘易被淹没等缺陷。针对这些问题，研究者们提出了很多改进方法。如气球力活动轮廓模型[38](Balloon Snake)、距离势能力模型[39]、动态距离力模型[40]、梯度向量流活动轮廓模型[41](Gradient Vector FlowSnake, GVF Snake)等。
针对传统 Snake 模型中 Gaussian 势能力作用范围小，1991 年 L. Cohen 提出了气球 Snake 模型，该模型依据气球膨胀和收
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