主动轮廓模型

应用举例
Image Segmentation
Stereo Matching
Motion Tracking
Shape Recognition
Snakes
主动轮廓模型与传统检测直线的方法不同。传统检测直线的方法通常是检测边缘， 连接这些边缘。主动轮廓模型：受轮廓间的连接性，角点的影响，可得到局部最优 的轮廓结构。
Snakes: Active Contour Models （主动轮廓模型）
作 者 ： MICHAEL KASS, ANDREW WITKIN, and DEMETRI TERZOPOULOS 期刊：International Journal of Computer Vision，1998
摘要
A snake is an energy-minimizing spline guided by external constraint forces and influenced by image forces that pull it toward features such as lines and edges. Snakes are active contour models: they lock onto nearby edges, localizing them accurately. Scale-space continuation can be used to enlarge the capture region surrounding a feature. Snakes provide a unified account of a number of visual problems, including detection of edges, lines, and subjective contours; motion tracking; and stereo matching. We have used snakes successfully for interactive interpretation, in which user-imposed constraint forces guide the snake near features of interest. Snake: 是一种能量最小的曲线。能量函数由外部约束力和图像力组成。这种主动 轮廓模型适用于检测直线，边缘。应用场景有直线边缘的检测，主动轮廓，运动 检测，立体匹配。
Snakes： 是图像上一条闭合曲线，表示为
这条曲线的能量函数为：
Eint ， 曲线的内部能量 Eimage， 图像力（image forces） Econ， 外部约束力
Snakes：Einternal
内部力分为弹性势能和弯曲势能两部分： 弹性势能 弯曲势能
α(s)增大， snake越伸展能量越大。β(s)增大， snake弯曲度越大能量越大。
Vs(s)是曲线的一阶导数， Vss(s)是曲线的二阶导数。
Snakes：Eimage
Eimage分为三部分，分别驱使snake趋向于lines， edges， termination。
在这里，我们设定Eline为图像强度，Eedge为亮度的梯度变化。
C(x, y)是高斯滤波后的图像， θ是(x, y)处的梯度角度
规定
Snakes：Eimage
终端的能量函数定义为：
Snakes：Eimage
Snakes：Eimage
来自百度文库
Snakes：Motion