摘要
本文研究了典型的基于区域的图像分割方法主动形状模型(Active Shape Model,ASM)和基于边缘的图像分割snake算法,分析了算法适用条件和各自的优缺点。结合snake模型与主动形状模型,提出了一种基于多级混合模型的图像分割方法:首先使用ASM,获得的对目标图像位置和形态的最佳估计,并通过snake算法对匹配的结果进行二次调整,获取可以精确描述图像边缘信息的模型。试验表明了该方法的有效性。
Based on the analysis of Active Shape Model（ASM）and snake algorithm ,which gives us the application conditions and the ad- vantages and disadvantages, A multistage hybrid matching method by integrating statistical model and snake is presented for image seg- mentation. A statistical model can locate objects rapidly, then a snake by adding an additional terms for the target object is built in order to consider the smoothness of the target contour.The method is well suited for automatic image segmentation.
出处
《微计算机信息》
北大核心
2008年第21期309-311,共3页
Control & Automation
基金
中奥(地利)科技合作项目:多元关系数据挖据及其在医学领域的应用研究(国科外字[2006]238号)
关键词
主动形状模型
蛇模型
图像分割
Active Shape Model
snake algorithm
image segmentation
