一种用于声带振动图像自动分割的自适应可变形模型

摘要

提出采用基于迭代算法的分级自适应可变形模型，用于声带振动图像的自动分割．该模型由基本可变形模型和高阶可变形模型构成二级模型，基本可变形模型由２ 条描述声带内壁的样条曲线组成，依据声带振动目标形状的先验知识定义及初始化．高阶模型通过提高每条曲线的阶次，增加控制点数来捕获目标的精细边缘，以得出精确的声带形状分割结果．本文模型充分利用了有关声带形状的先验知识及全局特征，增加了图像分割的正确性及稳定性．