论文部分内容阅读
本文在活动轮廓模型(Active Contours Model)中结合显著性分析，提出了一种更为有效地边界提取方法。即首先提取图像的显著性区域,通过阈值分割方法获取目标的大致轮廓，并以此作为活动轮廓中曲线演化的初始位置。该方法使得活动轮廓方法可以从靠近目标物体的边缘进行演化，这样就克服了图像背景复杂时，无法得到较为准确的边缘的问题；同时，大大减少了CV模型的迭代次数。