能直接用的GAC图像分割

资 源 简 介

能直接用的GAC图像分割

详 情 说 明

GAC（Geodesic Active Contours）是一种基于主动轮廓模型的图像分割方法，特别适用于医学图像等复杂场景的分割任务。这个方法通过演化曲线来拟合目标边界，结合了图像梯度信息与几何测地线距离计算。

核心思路是通过初始化轮廓曲线，然后让曲线根据图像特征（如边缘强度）自动收缩或扩张，最终停留在目标物体边界。GAC模型改进了传统Snake模型，能够处理拓扑结构变化（如分裂或合并），且对初始化位置相对鲁棒。

现成的GAC实现通常包含以下关键步骤： 输入图像预处理（如高斯平滑去噪） 计算图像的边缘停止函数（基于梯度） 设定初始轮廓（可手动绘制或自动生成） 迭代演化轮廓曲线直至收敛 后处理分割结果（如孔洞填充）

高质量的开源实现可能在水平集框架（Level Set）基础上构建，支持2D/3D图像，并包含参数调节接口（如迭代次数、平滑权重等）。对于医学CT/MRI等数据，通常需要调整力场参数以适应不同组织的对比度特性。