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传统的Livewire算法仅通过目标和背景的亮度差异获得目标边缘,以人机交互方式完成目标分割。为提高目标分割的精度和效率,进一步引入了目标和背景之间的色彩差异、纹理差异等信息。新的Livewire算法计算像素的亮度、色彩、纹理的统计直方图梯度,用logistic回归合成图像的边缘特征,再应用Dijkstra最短路径算法来完成目标分割。分割测试结果表明:在多数图像分割中,多特征的Livewire算法在分割精度和交互效率上要优于仅使用亮度特征的传统方法。