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Robust Evolution Method of Active Contour Models and Application in Segmentation of Image SequenceMétodo de evolución robusta de modelos activos de contorno y aplicación en la segmentación de secuencias de imágenes

Resumen

Los modelos de contorno activo se utilizan ampliamente en la segmentación de imágenes. Con el fin de obtener el límite ideal del objeto, los investigadores utilizan diversa información para definir nuevos modelos de segmentación de imágenes. Sin embargo, los modelos no podían satisfacer todas las escenas de la imagen. En este trabajo, proponemos un método de evolución de bloques para mejorar la robustez de la evolución de contornos. Una matriz de bloques está formada por contornos de iteraciones anteriores y contornos de formas anteriores, y una norma nuclear de la matriz es una medida de la similitud de estas formas. La restricción de la minimización de la norma nuclear se impone a la evolución de los modelos de contorno activo, lo que podría evitar una gran deformación de las curvas adyacentes y mantener la conformabilidad de la forma del contorno en la evolución. La forma previa puede integrarse en el método de evolución de bloques, que es eficaz para tratar las características que faltan en las imágenes y el ruido. El método propuesto puede aplicarse a la segmentación de secuencias de imágenes. Los experimentos demuestran que el método propuesto mejora el rendimiento robusto de los modelos de contorno activo y puede aumentar la flexibilidad de las aplicaciones en la segmentación de secuencias de imágenes.

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