本研究提出了一种基于主动轮廓模型改进的图像分割方法，旨在提高复杂背景下的目标识别精度和效率，适用于医疗影像分析、计算机视觉等领域。
主动轮廓模型在计算机视觉与图像处理领域被广泛应用，主要用于图像分割、目标跟踪及边缘检测等方面。该技术最初由Kass等人于1987年提出，并被称为蛇模型或主动轮廓模型，其核心在于通过能量最小化驱动初始轮廓向具有特征的区域靠近以实现精确分割。
然而，传统的蛇模型存在一些局限性：首先，在初始化阶段对起始位置的要求极高；其次，在处理过程中可能会遗漏重要信息（边界泄漏现象）；此外，它在面对凹形边缘时表现不佳。为解决这些问题，Xu提出了梯度向量流(GVF) 蛇模型来扩大初始轮廓的捕获范围并增强其捕捉凹形边界的性能。之后，Xu和Prince进一步发展了广义梯度向量流 (GGVF) 模型，并加入两个可调权重系数以优化蛇模型的表现。
本段落提出了一种基于主动轮廓模型改进后的图像分割方法。该方法首先采用多步骤方向策略来扩大初始轮廓的范围并获得更精确边缘定位；其次，将拉普拉斯算子分解为切线和法向分量，以此减弱边界平滑效果，并引入两个自适应权重函数以根据局部特征动态调整模型参数。
通过主观与客观评估表明，所提出的改进方法在现有先进图像分割技术中表现出色。其关键点包括：
1. 多步骤方向策略：提高对初始轮廓的精确调节。
2. 拉普拉斯算子分解：减少边界平滑导致的信息丢失。
3. 自适应权重函数：使模型能够根据局部特征自适应调整参数，提升分割精度。
4. GVF与GGVF技术应用：优化了起始位置敏感性、防止信息遗漏及增强凹形边缘捕捉能力。
改进后的主动轮廓模型图像分割方法显著提升了图像分割的准确性和鲁棒性。该方法不仅适用于图像分割任务，在目标跟踪和边缘检测等领域同样具有广泛应用前景，充分展现了主动轮廓模型在计算机视觉与图像处理领域的潜力和发展趋势。
5星
