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我正在研究和实现活动轮廓的贪婪算法，如 Donna Williams 的论文中所述 - A Fast Algorithm For Active Contours and Curvature Estimation。

与另一种实现（由 Kass 等人提出）相比的优点之一应该是沿轮廓曲线均匀分布点。在每次迭代中，每个点都试图自行移动，因此到前一个点的距离尽可能接近平均值。

预计轮廓将围绕图像中的对象绘制，然后围绕它收缩，直到它“附着”到对象边缘。

但问题是轮廓不会缩小。它的演变使得点沿轮廓彼此等距分布，但轮廓不能围绕图像对象收缩，因为点之间的距离将低于平均水平，算法会将它们向后移动。

你对此有什么想法吗？我错过了什么？活动轮廓的其他实现确实会缩小，但有另一个缺点，贪婪算法应该更好更稳定。

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研究人员几乎没有强调他们的新解决方案的缺点。不要太相信这篇论文，如果你没有从其他来源听说过，这个算法是有效的。
如果它在文献中被广泛接受（或者如果我发明了它;-)），我只会实现一个算法。
公司需要一个有效的强大解决方案，研究人员必须发布新的东西，这在实践中可能不太有用，有时只能在特定的测试集上运行良好。

于 2012-11-26T01:14:31.243 回答