图象分割是图象处理中的一项重要工作，目前手工与自动相结合的分割方法在实际工作中得到了广泛应用。本文根据图象经Maar变换后的特征，采用新的判断准则，提出了一种复杂物体边缘定位算法，可以对具有尖角特征的物体轮廓进行快速准确地提取，同时利用矢量化方法消除毛刺，使跟踪获得的边界更符合物体的实际轮廓特征。对多种图象的实验表明本文方法十分有效。-Image segmentation is an important image processing, the current combination of m

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