一种提升局部区域拟合能量驱动活动轮廓初始化鲁棒性的简易方法
计算机视觉与模式识别
2018-03-20 v2
摘要
基于局部区域拟合能量的活动轮廓模型能有效分割具有强度非均匀性的图像，但若初始轮廓不当，其分割结果易出错。本文提出一种简单且通用的方法，用以提升此类基于局部拟合模型的初始轮廓鲁棒性。所提方法的核心思想是交换轮廓两侧拟合值，使得在曲线演化过程中轮廓内部的拟合值始终大于（或小于）外部拟合值。如此，整条曲线将沿物体内（或外）边界演化，且不易陷于物体或背景之中。实验结果证明，采用所提方法可增强初始轮廓鲁棒性，同时保持基于局部拟合模型原有的优势。
引用
@article{arxiv.1802.10437,
title = {A Simple Method to improve Initialization Robustness for Active Contours driven by Local Region Fitting Energy},
author = {Keyan Ding and Linfang Xiao},
journal= {arXiv preprint arXiv:1802.10437},
year = {2018}
}