中国科学技术大学：《计算机视觉》课程教学资源（PPT课件讲稿）第五章 图像分割（主动轮廓线模型——Snake模型）

二 第五章图像分割

第五章 图像分割

常见的图像分割算法： (a)主动轮廓线 (b)水平集 (a) b (c)基于图的分割算法 (d)Mean shift (e)Ncuts (f)Graph cut (c) (d) (e)

常见的图像分割算法: (a) 主动轮廓线 (b) 水平集 (c) 基于图的分割算法 (d) Mean shift (e) Ncuts (f) Graph cut

常见的图像分割算法： (a)主动轮廓线 (b)水平集 (a) b (c)基于图的分割算法 (d)Mean shift (e)Ncuts (f)Graph cut (c) (d) (e

常见的图像分割算法: (a) 主动轮廓线 (b) 水平集 (c) 基于图的分割算法 (d) Mean shift (e) Ncuts (f) Graph cut

主动轮廓线模型(Snake模型)

主动轮廓线模型(Snake模型)

1.引言 Marr视觉计算理论的不足 >三个独立的层次底层缺乏约束导致病态问题 >自下而上，底层的错误将被带给高层无法修正 Snakes:active contour models >Kass,1987,ICCV >对传统的视觉计算理论的挑战 > 设计这样一个能量函数：其局部极值组成了可供高层视 觉处理进行选择的方案，高层机制可能通过将图像特征 推向一个适当的局部极值点从该组方案中选择最优的 一种

1.引言 ▪ Marr视觉计算理论的不足 ➢ 三个独立的层次,底层缺乏约束导致病态问题 ➢ 自下而上,底层的错误将被带给高层无法修正 ▪ Snakes: active contour models ➢ Kass,1987,ICCV ➢ 对传统的视觉计算理论的挑战 ➢ 设计这样一个能量函数: 其局部极值组成了可供高层视 觉处理进行选择的方案,高层机制可能通过将图像特征 推向一个适当的局部极值点从该组方案中选择最优的 一种

1.1 Snake模型的基本原理 基本原理是表征拟合误差的“能量”为最小化的曲 线 设对于拟合目标有一个待选曲线集，定义能量函数与 待选集中每一条曲线相关联，能量函数的设计原则就 是：有利属性要能导致能量缩小。 有利属性包括曲线连续、平滑、曲线与高梯度区域 接近以及其他一些具体的先验知识。 活动轮廓在取值范围内移动时，就能在能量函数的指 导下收敛到局部边界，且能保持曲线的连续和平滑

1.1 Snake模型的基本原理 ▪ 基本原理是表征拟合误差的“能量”为最小化的曲 线. ▪ 设对于拟合目标有一个待选曲线集,定义能量函数与 待选集中每一条曲线相关联,能量函数的设计原则就 是:有利属性要能导致能量缩小。 ▪ 有利属性包括:曲线连续、平滑、曲线与高梯度区域 接近以及其他一些具体的先验知识。 ▪ 活动轮廓在取值范围内移动时,就能在能量函数的指 导下收敛到局部边界,且能保持曲线的连续和平滑

1.1 Snake模型的基本原理 蛇模型是在曲线本身的内力和图像数据的外部约束力作用 下的移动的变形轮廓线。 作用在蛇模型上的力依据轮廓所在的位置及其形状决定如 何在空间局部的变化。 内力和外力的作用是不同的内力起平滑约束作用，外力则 引导蛇模型向图像特征移动。 施加在蛇模型上的外力来自于图像或更高层的处理外力， 将蛇模型推离不期望的特性。 蛇模型的内力包含两项.形象的说，可以认为蛇模型是由两 种抽象的弹性材料构成弦与杆。前者使轮廓抵抗韧性，而 后者使轮廓抵抗弯曲

1.1 Snake模型的基本原理 ▪ 蛇模型是在曲线本身的内力和图像数据的外部约束力作用 下的移动的变形轮廓线。 ▪ 作用在蛇模型上的力依据轮廓所在的位置及其形状决定如 何在空间局部的变化。 ▪ 内力和外力的作用是不同的:内力起平滑约束作用,外力则 引导蛇模型向图像特征移动。 ▪ 施加在蛇模型上的外力来自于图像或更高层的处理外力, 将蛇模型推离不期望的特性。 ▪ 蛇模型的内力包含两项.形象的说,可以认为蛇模型是由两 种抽象的弹性材料构成:弦与杆。前者使轮廓抵抗韧性,而 后者使轮廓抵抗弯曲

1.2 Snake模型的特点 Snake模型的优点 ~图像数据、初始估计、 目标轮廓及基于知识的约束统 一于一个特征提取过程中； > 经适当地初始化后，它能够自主地收敛于能量极小值状 态； 尺度空间中由粗到精地极小化能量可以极大地扩展捕 获区域和降低计算复杂性 Snake模型的缺点 >i 对初始位置敏感，需要依赖其他机制将Snake放置在 圈 感兴趣的图像特征附近； 人 它有可能收敛到局部极值点，甚至发散

1.2 Snake模型的特点 ▪ Snake模型的优点 ➢ 图像数据、初始估计、目标轮廓及基于知识的约束统 一于一个特征提取过程中; ➢ 经适当地初始化后, 它能够自主地收敛于能量极小值状 态; ➢ 尺度空间中由粗到精地极小化能量可以极大地扩展捕 获区域和降低计算复杂性 ▪ Snake模型的缺点 ➢ 对初始位置敏感, 需要依赖其他机制将Snake 放置在 感兴趣的图像特征附近; ➢ 它有可能收敛到局部极值点, 甚至发散

2.Snake模型的数学模型 定义Snake模型为一可变形曲线 v(s)={x(s),y(s)} S为归一化的曲线长度，变化范围(0,1) 调 蛇模型的总能量函数是 Esnake fEm(v(s))+Eext(v(s))]ds

2.Snake模型的数学模型 蛇模型的总能量函数是 定义Snake模型为一可变形曲线 S为归一化的曲线长度,变化范围(0,1)