一种改进型多尺度DDCM主动轮廓模型边界检测算法

摘要：

尽管主动轮廓模型(Active contour model),或称Snakes,近年来已经在计算机视觉和图象处理领域得到了广泛的应用,尤其在边界检测方面也表现出良好的性能,但是由于传统的Snakes图象边界检测对初始轮廓线的位置十分敏感,因而限制了它的更广泛应用.为了克服这一问题,提出了一种改进型多尺度DDCM主动轮廓模型的边界检测算法,该算法是首先通过分阶段改变轮廓曲线的内力,使轮廓曲线的曲率能自适应地进行多尺度调整,进而改变了轮廓线的柔性和刚性,使之能够更好地与目标边界匹配.实验结果证明,该算法在计算速度和边界检测精度上,均优于传统的主动轮廓边界检测算法,因而具有一定的实用价值.

关键词：计算机感知(520·2050)、计算机视觉、边界检测、主动轮廓模型、DDCM模型

所属期刊栏目：8

分类号：TP391.41;Q-334(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5页

页码：256-260