基于Sigmoid型函数的梯度向量流主动轮廓模型的研究

主动轮廓主要用在计算机视觉与图像处理方面,尤其是用于检测目标对象的边界。与传统Snake模型相比,梯度向量流GVF(Gradient Vector Flow)的主动轮廓算法不仅有更大的捕获域,而且能检测到目标的凹陷处。本文对梯度向量流的主动轮廓算法做了改进,在继承原有GVF方法优点的同时,还具有以下特点:依据图像中目标边界的信息产生更合理的向量流,同时消除了噪声引起的虚假弱边界。在实际应用中,混合因子对最终检测的准确度影响相对较小,收敛速度较快。