活动轮廓模型的图割算法

资 源 简 介

活动轮廓模型的图割算法

详 情 说 明

活动轮廓模型（Active Contour Model）是计算机视觉领域经典的图像分割方法，其核心思想是通过构造能量函数使轮廓曲线向目标边界演化。而图割算法（Graph Cut）则以能量最小化为目标，将图像分割问题转化为图结构中的最小割问题。

将这两种方法结合，可以发挥各自优势：活动轮廓模型提供精准的边界捕捉能力，图割算法则带来高效的全局优化特性。具体实现通常包含以下关键步骤：

能量函数设计 - 结合区域统计信息（如图像灰度分布）和边界梯度信息构建复合能量函数，前者保证分割区域的同质性，后者确保边界准确性。

图结构构建 - 将图像像素映射为图节点，并设计适当的边权重（如相邻像素的相似度），同时添加虚拟的源点（Source）和汇点（Sink）表示前景与背景。

迭代优化 - 通过最大流/最小割算法动态更新轮廓曲线，每次迭代后重新计算区域统计量并调整图结构权重，直至能量函数收敛。

这种混合方法尤其适合处理弱边界或噪声干扰的图像，其全局优化特性避免了传统活动轮廓模型易陷入局部最优的问题。实际应用中还可通过多尺度策略进一步提升效率——先在低分辨率图像上快速定位大致轮廓，再在高分辨率层进行精细调整。