图割（GC)和主动轮廓模型（ACM)相结合的一种图像分割方法

资 源 简 介

图割（GC)和主动轮廓模型（ACM)相结合的一种图像分割方法

详 情 说 明

将图割（Graph Cut，简称GC）和主动轮廓模型（Active Contour Model，简称ACM）相结合的图像分割方法是一种融合了全局和局部优势的实用技术。这种方法能够有效解决传统分割算法在处理复杂图像时的局限性。

图割算法通过构建能量函数，将图像分割问题转化为图论中的最小割问题。它擅长处理全局信息，能够获得整体上最优的分割结果。而主动轮廓模型则通过曲线演化来实现边界检测，更侧重于局部细节的精确捕捉。

将两者结合的关键在于能量函数的构建。通常会在GC的能量项中融入ACM的曲线演化约束，使得分割过程既能考虑全局像素的相似性，又能精确贴合目标的局部边缘特征。这种混合方法特别适用于背景复杂或目标边界模糊的图像。

实际应用中，这种组合算法通常先利用图割进行粗分割，确定大致区域范围，再通过主动轮廓模型进行边缘精细化调整。这种分阶段处理既提高了计算效率，又保证了分割精度。值得注意的是，参数调节在这类混合方法中尤为重要，需要根据具体图像特性来平衡两种模型的贡献权重。

此类方法在医学图像分析和遥感图像处理等领域表现出色，能够适应不同尺度、不同对比度的分割需求，展现出较强的实用性和鲁棒性。