提出了一种自适应的Snake 算法,对于初始包络上的每一点,按照Greedy 算法中的能量公式计算其邻域内各点的能 量. 如果邻域不包含目标的轮廓,则将邻域半径加大,再次计算邻域内各点的能量,直到邻域内包含轮廓点为止. 该算法只需迭 代一次即可得到目标轮廓,而且增大了初始包络的收敛半径,并能够有效处理较高曲率凸形边缘的情况. 对比实验说明了这种 方法的有效性.-Snake proposed an adaptive algorithm, the initial envelope for

　传统Snake 模型存在的缺点是, 其初始轮廓必须靠近图像中感兴趣目标的真实边缘,否则会得到错误结 果,且由于Snake 模型的非凸性,结果不能进入感兴趣目标的深凹部分,很容易陷入局部极小点. 由此该文提出一 种基于力场分析的主动轮廓模型,详细分析了基于欧氏距离变换的距离势能力场分布,归纳出感兴趣目标上真轮 廓点与假轮廓点的判别标准. 建立了由曲线能量到最终结果的有效方法,避免了Snake 陷入局部极小点. 实验结果 表明,该模型具有较大的捕获区域,能够进入感兴趣目标的深凹部分

跟主动轮廓算法相关的文章，包括一些基于最初snake做了一些改进的算法文章-Associated with the active contour algorithm article, including some based on the initial snake made some improved algorithms of the article