一种结合CV与GAC 模型的物体轮廓提取方法

提出一种结合CV模型和GAC模型的方法，通过CV模型中长度项的权值调整，得到图像的两类分割. 在此基础上，定义图像新的梯度，让GAC模型在新的梯度值空间搜索，从而得到物体的外部轮廓. 在真实彩色图像上的实验结果表明，本算法能够大大改善CV模型在提取目标轮廓时的过分割问题，对物体内部不进行分割，并大大减少物体外部零星的小区域，收敛到目标物体的外部闭合轮廓.