一种局部结合全局的主动轮廓模型开题报告

1. 研究目的与意义

主动轮廓模型是一种图像分割的新颖算法，本文针对 Chunming Li, Chiu-Yen Kao, John C. Gore等人在2008年发表的论文Minimization of Region-Scalable Fitting Energy for Image Segmentation进行了探讨和研究，结合国际上现有的一些局部结合全局的信息主动轮廓改进算法进行了分析和实验比较，找出图像的局部结构量，在进行研究，从而得到更好更适用更精确的图像分割策略。

2. 国内外研究现状分析

kass等人提出的基于目标轮廓曲线能量泛函的snake模型(或主动轮廓模型)。

snake模型可以通过优化能量泛函得到一个局部最优的轮廓曲线。在近十几年中，已经被越来越多的研究者成功地应用于计算机视觉的多个领域，如边缘提取、图像分割和分类、运动跟踪、3d重建、立体视觉匹配等。

自从snake模型被提出以来，它越来越广泛地被应用于图像理解和计算机视觉领域等多个方面：一、应用于静态图像处理。在静态图像处理领域，snake主要用来检测图像边缘、区域分割、轮廓提取等。由于snake模型在处理局部间断的边缘时常常能够得到很好的整体结果，所以逐渐在更多的场合中得到了应用。二、应用于序列图像处理。使用snake模型对序列图像进行目标跟踪的思想源于kass，他利用snake模型来跟踪人的唇动。此后，从动力学的角度对snake模型的研究工作取得了很大的进展：szloliski等人将snake动态模型作为kalman滤波器的系统模型，同时考虑了系统噪声和观测噪声模型，提出了kalman snake跟踪模型用；terzopoulos和waters利用多个snake模型跟踪脸部特征；curwen等人利用snake模型跟踪三维物体的闭合轮廓线嘲。这些应用表明snake模型很适合跟踪非刚体的运动。三、变形模板的应用。基于snake模型的变形模板方法是snake模型的一个重要应用分支。变形模板的概念随着widrow提出的橡皮模板阴和fischler的弹性模板而进入计算机视觉领域，而snake模型的提出，正是对变形模板思想的进一步完善。在kass创造性地提出snake模型之后，变形模板算法开始真正地得到大家的认同和欢迎。在己知目标轮廓的先验形状信息条件下，snake模型发展为更一般化的技术--变形模板技术。由于自然物体形状的多样性、复杂性以及图像噪声等复杂因素的影响，在使用刚性模型提取图像轮廓时遇到了极大的困难。基于snake模型的变形模板方法，为解决这一问题展现了令人鼓舞的前景，在轮廓提取、边缘检测、图像分割和分类中都获得了广泛应用。相对于刚性模板来说，变形模板使自己发生变形以匹配到显著的图像特征。从数学角度来看，这可以解释为有两项组成的目标函数，其中一项测量变形模板与理想轮廓的偏差，另一项衡量变形模板与相应的图像特征的匹配程度。于是，轮廓提取变成了使目标函数最大化或者最小化的最优化问题。变形模板不但能够检测出目标特征，而且能够给出目标的描述，从而将其用于分类和匹配中．四、应用于医学图像处理。对于医学图像而言，由于人体器官形状的多样性、图像质量的改变、成像条件及噪声等因素影响，使用传统的图像分割、轮廓提取等技术进行医学图像处理时，往往不能取得令人满意的效果。snake模型的高度可变形特点，使得其特别适合生物医学组织结构的特点，因而在各种生物医学图像解释领域获得了广泛应用。五、应用于三维目标重建。cohen等人将snake模型进行推广应用于三维重建领域，从磁共振(magnetic resonance)图像中对左右心室进行重建；menet等人用相似的方法对航空照片中的高架建筑，如桥梁、楼房等进行了立体匹配，都取得了很好的效果。国内对snake模型应用方面的研究还比较少。清华大学博士周彦博等人使用snake模型和变分法从医学图像中提取红细膨12l；浙江大学生物医学工程研究所的贾春光等人将遗传算法用于snake模型，从mr图像中提取大脑皮层外轮廓线和左侧脑室，都取得了一定的效果。

3. 研究的基本内容与计划

在主动轮廓模型的基础上，运用了相关的模板，得到一些局部量，根据局部量来改变参数C1，C2。

知道主动轮廓模型的运动，需要具有MATLAB编程能力，且熟悉模板的运用，最后实现出具体的程序。

4. 研究创新点

snake模型为解决轮廓提取任务提供了新的思维方法。

有别于传统的轮廓提取方法，snake模型试图从全新的角度来实现目标轮廓提取的任务：一开始即建立一个连续光滑的闭合轮廓曲线，将此曲线设置在感兴趣目标轮廓附近，在某种图像力场的作用下将此轮廓曲线定位到图像中具有较大梯度值的区域，轮廓曲线的最终位置将是对模型相关能量函数最小化的结果。

snake模型的独特性在于：它可以通过综合利用从图像数据中得到的限制(自底向上)和各种先验知识(自上向下)，把几何、估计理论、高层知识约束联系起来，保证提取出的目标轮廓是连续光滑的闭合曲线。