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由于AAM(即主动外观模型)算法突出了纹理特征而使该模型本身具有较强的抗干扰性,可更全面和更有效地描述目标物体,因而能够获得更好的图像分割和目标提取效果,有利于后续的图像分析和测量.基于主动外观模型的图像分割方法,用于有效地组合物体的外观信息和轮廓信息,以获得较好的图像分割效果.通过实验进行主动外观模型的构建、训练并进行图像分割验证.实验结果表明,AAM算法有一定的准确度优势.但与传统的分割算法相比,随着分割效果的改善,其计算量也要大于一般的主动轮廓模型.