活动轮廓模型是近年来提出的一种图像分割的新方法,能提取任意形状的变形轮廓,具有抗干扰性强、分割性能良好等优点。在图像处理领域具有很高的实用价值。以Snake模型为基础的参数活动轮廓模型是活动轮廓模型的一种,它定义一条能量最小化的曲线,在规定的图像内力和外力的作用下主动运动到能量极小值状态。但是传统Snake模型有一定的缺陷,如对初始轮廓较敏感,而且轮廓线不能收敛到边界深凹口处。基于传统Snake模型的不足,本文提出增加了气球力的Snake模型,在一定意义上改善了封闭边缘的探测质量。本文的研究内容如下：1.熟悉了解主动轮廓线模型（Snake模型）的基本原理与数值实现。2.针对传统Snake模型的不足,了解Balloon模型的理论和数值实现。3.利用MATLAB编程实现传统Snake算法和Balloon-Snake模型算法,并对两种算法的性能进行分析比较。实验结果表明：增加了气球力的Snake模型改善了传统模型的不足,使其具有更好的动态行为能力,具有更强的实用价值。
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