基于遗传算法的主动轮廓模型

摘要：

由Kass等人提出的主动轮廓模型,本质上是一条能量最小化的轮廓曲线.它作为一种全新的采用自上而下机制的图象目标提取方法,由于它有效地利用了高级信息,从而提高了目标提取的速度和准确性,已经在数字图象处理和计算机视觉领域得到了广泛的应用.原始的主动轮廓模型算法可以分为构造能量函数、推导欧拉方程、离散化和迭代求解4步.但该算法存在许多问题,为此在分析原始主动轮廓模型算法和一些改进算法的基础上,提出了一种基于遗传算法的主动轮廓模型算法,并给出实验结果.实验结果证明,基于遗传算法的主动轮廓模型不仅成功地解决了原方法收敛易陷人局部最小值的问题,也提高了目标提取的成功率.

关键词：主动轮廓模型、遗传算法、目标提取

所属期刊栏目：8

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2004-01-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：41-46