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基于形状相似性的活动轮廓模型
活动轮廓模型是计算机视觉领域中广泛用于图像分割的一种方法。其基本思想是根据先验知识，利用一系列曲线或曼哈顿距离变换等手段，建立能够自适应地描述图像中感兴趣目标的轮廓模型，再通过数学方法将其与图像进行匹配，从而达到分割图像的目的。在实际应用中，活动轮廓模型被广泛应用于医学图像分割、手写字符识别、目标跟踪等领域。
在形状相似性的活动轮廓模型中，利用目标轮廓的几何形状信息来进一步提高模型的鲁棒性，解决不能准确描述目标轮廓形状的传统活动轮廓模型所面临的问题。与传统活动轮廓模型相比，形状相似性的活动轮廓模型更加适用于处理目标轮廓形状变化较大或者目标相似度较高的情况，同时也能够提高初始轮廓位置选择的准确性。
形状相似性的活动轮廓模型主要有以下两种方法：
一、基于形状平均值的活动轮廓模型
该方法是将目标轮廓的形状信息提取出来，再利用多个形状信息的平均值构建模板轮廓。当对某张图像进行分割时，首先需要手动选择轮廓的初始位置，然后利用形状相似度度量方法对该轮廓与模板轮廓进行匹配，并利用匹配结果进行轮廓位置的更新。其中，形状相似度度量方法有许多种，包括欧式距离、Mahalanobis距离以及曼哈顿距离等。
二、基于主成分分析的活动轮廓模型
该方法是利用所有可能的形状变化来构建形状空间，并通过主成分分析法来降低高维形状空间的维度，进而得到形状变化的主要方向。对于图像分割问题，首先需要手动选择轮廓的初始位置，然后使用形状变换法将初始轮廓从原始形状空间转换到降维后的主成分空间，从而得到降维后的轮廓形态。再将该轮廓形态与主成分空间内的所有形态进行匹配，根据匹配结果对轮廓进行位置更新。
形状相似性的活动轮廓模型在图像分割中具有广泛的应用前景。随着计算机视觉、图像处理等领域的不断发展，形状相似性的活动轮廓模型的技术也将会不断改进和创新，其在实际应用中对于提高自动化、减轻人工干预等方面具有良好的帮助作用。