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国际计算机视觉学报,321-331(1988)克吕韦尔学术出版集团,波士顿1987,荷兰制作蛇:活动轮廓模型加利福尼亚州帕洛阿尔托市山景道3340号,斯伦贝谢研究中心,邮编:94304摘要每一个蛇都是能量最小曲线,受外部限制力引导及图像力的影响使它向着线和边缘等特征移动。蛇是活动轮廓模型:他们自动跟踪附近边缘,准确地使曲线集中。尺度空间的连续性用来去扩大对特征周围区域的捕获。蛇提供一种许多视觉问题的统一的解决方法,包括检测边,线及主观轮廓;移动跟踪;及立体匹配。我们成功使用蛇用于交互解释,即用户提出一种限制力引导蛇靠近感兴趣的特征。1简介在最近的计算机视觉研究中,低层任务如边缘或线的检测,立体匹配及移动跟踪被广泛的认为是独立的自底向上的过程。Marr和Nishihara[11]强烈的认同这个观点,,不用高层信息支持,这个计算的开展仅仅使用图像自己。这种连续的死板的方法传播了低层产生的错误,并且没有改正的机会。因此提出了对于低层机理可靠性的迫切的要求。对于低层处理,作为一种不健全但更易实现的目标,我们认为它应该提供几套可选择的方案,这些选择中高层处理也可以被使用,而不是用惟一的结论过早的束缚它们。在这篇论文中,我们研究其能量最小化,此能量作为一个框架达到这个目标。我们试着设计能量函数,其能量函数的最小值包含这套高层处理可实现的方案。在这些可挑选方案中的选择需要各种研究或者高层的推论。然而,在没有好的高层机制下,我们使用交互方法去探索一个可使用的方案。通过添加合适的能量项去最小化,这对于使用者推动模型到最小值朝着理想的解决方案移动是可能的。这就是活动轮廓模型,即当为位于感兴趣的地方,就可以找到理想解决方案。能量最小模型在视觉史上有一段丰富的历史,至少可以追溯到Sperling的立体模型[16]。这种模型被认为是典型的自动模型,但是我们发展了交互技术去引导它。交互这种模型允许我们很容易的开发能量格局,并提出一种有效的能量函数,这种函数有最小值且其不太依靠初始点。因此,我们希望高层交互是易于管理的而不是受不必要不可逆的低层的限制。我们把找图像显著轮廓,如边,线,主观轮廓以及在运动中跟踪轮廓和在立体观测中匹配它们都归为这类问题。我们动态的寻找图像轮廓和传统的检测连接边缘是不同的。在我们的模型中,关键问题如轮廓的连通性和角的存在影响了能量函数,于是也影响到了局部最优轮廓的细节结构。这些关键问题在原则上能够被高层计算解决。也许更重要的是,高层机理能够通过朝着合适的最小值推进来与轮廓交互。优化和松弛以前被使用在边和线的检测中[3,5,13,24,25],但并没有使用交互引导。在大多数图像交互任务中,正确的低层事件的交互处理需要高层知识。如图1,考虑三个深线的感知组织。在我们的线轮廓模型中,三个不同的组织和三个不同的局部最小值对应。值得注意的是,这个线的形状本质上是不同于这三个例子,而不仅仅是因为线分割的不同连接。分割本身被感知组织改变。:原始木头图片。来自Brodatz纹理图像库。其他:活动轮廓模型的三种不同局部最小值。没有关于在视觉上物体的的详细知识,在三种解释(interpretation)中判断选择是正确的是困难的。知道木头是分层的结构,或者从图中推断出他的分层结构,能够帮助我们排除解释(b)。除了这个,得到正确的解释是很独立的任

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