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参数活动轮廓模型(SNAKE模型)被广泛应用于医学图像分割中。传统的SNAKE模型对初始轮廓非常敏感,必须给定在图像边缘附近,否则容易陷入局部极小而无法收敛到真实轮廓处。提出一种基于距离变换的距离势能模型作为自适应外力,能很好地引导SNAKE逼近真实边界而不依赖于特定的初始轮廓的位置。实验结果表明:该算法快速有效,能在更大的范围内捕捉图像特征,是一种有效的图像分割的算法。