2024年6月14日发(作者：)
专题探讨
基于
（1.济南职业学院
Snake
的感兴趣区域图像提取与融合
李元建
济南250001
1
韩燕
2
潍坊
张保峰
3
2627003.中兴通讯股份有限公司上海201203）2.山东潍坊科技学院
摘要：文章对传统Snake与GVFSnake的分割效果进行了比较，提出一种决策级感兴趣区域融合方法，利用Snake算法
将分割的感兴趣区域融合显示到其他模态医学图像，实现图像融合。实验结果证明了该方法的有效性。
关键词：医学图像；融合；感兴趣区域
中图文分类号：R445;G202文献标识码：A
1.引言
Snake模型由Kass[1]等人于1987年首次提出，十几年来，
经过众多学者的不断研究，分别提出了Balloon模型、卷积模
型、GVF[2]和GGVF等改进模型，并提出了不同的求解Snake
曲线的方法：Kass的变分法、Williams的贪婪算法、Amini
的动态规划法等[3]。
2.传统Snake模型介绍
Snake模型本质上就是一个二维变形曲线，在图像能量的
影响下运动，该能量由内部力和外部力组成，通过能量的最
小化求得Snake的收敛结果。Snake的主要优点是把图像数
据、初始估计、目标轮廓特征及基于知识的约束条件等集成
于一个特征提取过程中，把特征提取和特征描述两过程合二
为一[4]，更易于操作。
2.1定义
Snake模型数学上可表示为一个二维变形曲线，其参数模
型可表示为
v(s)=[x(s),y(s)]
，其中
s
是弧长，
s∈[0~1]
，
Snake模型的能量函数表示为
1
E
snake
=
∫
{[E
int
(v(s))]+[E
ext
(v(s))]}ds
（1）
0
其中第一项为内部能量项，可用下式表示：
E
1
int
=
1
2
α
(s)|v
s
'
|
2
+
2
β
(s)|v
ss
'
|
2
（2）
内部能量包括曲线的一阶导数和二阶导数，其中，一阶导数
体现Snake曲线的弹性(elasticity)，二阶导数体现曲线的刚性
(stiffness)，
α(s)
、
β(s)
为对应项的系数，
α(s)
为曲线上
相邻两点的连续性（张力）约束项系数，
β(s)
为曲线上相
邻三点的平滑（曲率）约束项系数。
α
为0，表示该点处的
一阶导数不存在，曲线是断开的；
β
为0时，表示该点处的
二阶导数不存在，此处可作为一个角点。
第二项为外部能量项，包括图像力和图像约束力两种，
即：
E
ext
=E
image
+E
cons
式中，
E
image
表示图像本身产生的能量，
E
cons
为约束力
(constraints)产生的能量，又称为控制力(control)。
E
image
公式
如下：
E
image
=w
line
E
line
+w
edge
E
edge
+w
term
E
term
（4-1c）
其中
E
line,
E
edge,
E
term
分别为线能量、边缘能量、端点能量，
w
line
,w
edge
,w
term
分别为各项的权值，用来调节各能量项对
图像力的比重，一般的，它们的表达式如下：
E
line
=I(x,y)
E
edge
=|I(x,y)|
2
（3）
或E
edge
=|G
σ
(x,y)I(x,y)|
2
式中，
I(x,y)
表示原图像的梯度。
E
cons
没有固定的表达式，一般是根据不同跟踪、边缘提取要
求定义的约束能量，使得Snake靠近某些特殊图像特征。
综上所述，Snake能量包括内部能量和外部能量，内部能
有弹性能量、弯曲能量，控制曲线的连续性和平滑性，外部
能量一般有图像能量，但一般的跟踪或提取过程可以不包含
约束能量项。
_Snake介绍
Snake模型发展10多年来，发展出了好多改进的模型，
其中梯度矢量流（GradientVectorFlow）[2]模型扩大了经典
Snake的外力的范围，加强了对凹陷轮廓的收敛力，提高了收
敛性能。
梯度矢量流场GVF与传统梯度场相比，能够扩大图像力
场的作用范围，对噪声也有更强的鲁棒性。GVF场主要改进
了图像力场，定义了一个新的静态外力场：
F
ext
(g)
=V(x,y)=[u(x,y),v(x,y)]
（4）
称为GVF场，用该矢量场的函数代替传统Snake模型中
的外部能量。
感兴趣区域的提取
Snake曲线为闭合的曲线，可以通过减小曲线点间的间隔
使得曲线连续，可以通过手工干预，提取任意区域的闭合边
缘，而传统边缘检测方法不能够做到这一点。
4.1感兴趣区域分割
4.1.1收敛准则
（下转191页）
177
出反应，市场化为非正规就业提供良好环境，非正规部门又
极大地推动着市场化的进程。为此，应按照逐步建立统一、
开放、竞争、规范的劳动力市场的要求，建立与市场经济相
适应的市场就业机制，尽快使得通过市场供求力量决定劳动
力报酬的机制建立起来，将培育和发展劳动力市场、完善劳
动力市场机制作为解决就业问题的长远和根本性的制度安
排。
2、应该建立非正规就业发展所需的政策支持系统。(1)
社会保障制度的完善。进一步改革和完善现有社会保障制度，
为在不同所有制企业之间流动以及自谋职业的下岗人员提供
可行的社会保障制度。完善的社会保障制度是市场化就业的
“安全网”，由于非正规部门劳动关系的不确定性和收入水平
的不确定性，非正规就业者更需要这张“安全网”。(2)法律制
度的完善。要在法律上确认非正规就业形式的地位和作用，
劳动保障部应着手制定非正规就业方面的专门法律法规，把
对非正规就业形式的重视上升到法律层面,对非正规就业者
的基本权益做出明确的法律规定；在专门法律尚未出台前，
要对现有劳动和保障法律法规中不适合非正规就业形式生存
发展的规定进行修改和调整，尤其在灵活劳动关系的制度建
设和社会保障法律法规的完善方面要抓紧实施；加强现有法
律法规的监督实施力度,为非正规就业的有序发展提供法律
保障，加强对非正规部门的劳动执法力度，规范非正规部门
的劳动用工行为；对非正规就业者进行相关的法律法规教育，
以便提高他们的法律意识，明白自己所享有的权利和应尽的
义务。(3)合理税收制度的实施。对非正规就业部门制定合理
的税收政策，非正规就业者不应成为税收管理的“死角”，而
（上接177页）
实验发现，Snake曲线迭代几次即可达到收敛。一般设置
变化的曲线点数低于10%作为收敛的判断准则，考虑到本文
的分割精度，设置变化率低于5%时收敛。收敛的次数与曲线
初始化的情况有关，初始化越接近目标曲线，迭代次数越少，
本实验一般迭代5次左右即可收敛，时间1.0s左右，在分割
时设置曲线的间隔最大为1个像素，可以提取连续的边缘。
4.1.2分割结果
传统Snake收敛范围小，因此需要较精确的初始化，对
于不需要自动化的医学感兴趣区域提取，采用手工初始化
Snake曲线接近目标边缘。初始化时可以参照原图像的边缘图
进行，本文采用Canny[5]算子提取原图像的边缘。根据Snake
曲线坐标，采用逐行搜索的方法分割感兴趣区域，分割尤其
是凹陷区域的分割需要精确的编程。边缘提取效果及感兴趣
区域分割图：
边缘提取效果图分割出的感兴趣区域
5.感兴趣区域融合
融合方法有特征级的、决策级的，本文提出一种决策级
的医学图像融合新方法—感兴趣区域的融合，将医生感兴趣
区域提取出来，直接融合到其他模态的医学图像中，方便医
综合论坛
应纳入国家税收政策的统一管理范围，但是为体现对低收入
群体的保护和促进非正规就业发展，可采取一定的优惠措施，
对能够提供较多就业岗位的非正规部门和微利经济组织（如
社区服务业和私人服务业），应该在一定时期对其减免税收。
3、应该建立非正规就业发展所需的服务系统。(1)资金服
务。有关部门要结合本地的实际情况，制定和完善符合本地
情况的贷款担保管理措施，寻求下岗失业人员能承受的灵活
的担保方式以及简便的操作程序；(2)培训服务。针对非正规
从业人员的多质性，提供不同的培训服务，并提高培训咨询
机构的服务层次和水平。(3)信息服务。抓好劳动力市场信息
网络建设，抓好就业登记、失业登记和求职登记，及时掌握
劳动力需求情况，为求职者提供有效的、有针对性的就业岗
位信息服务、就业咨询服务。
4、非正式制度的改变也至关重要。改变整个社会对非正
规就业的观念，帮助劳动者树立正确的就业观念，在整个社
会上形成一种正确的就业观念，无论就业于正规部门还是非
正规部门，都是就业，都是社会经济活动的一部分，本质上
都是一种为谋生或其他目的而付出劳动并获得收入的行为。
参考文献：
[1]彭希哲．姚宇．厘清非正规就业概念，推动非正规就
业发展．社会科学，2004,7.
[2]托达罗．经济发展．北京：中国经济出版社,1999
[3]李烨红.促进我国非正规就业发展的社会保障制度分
析.湖北社会科学.2003.10
生的观察与诊断。同时配准两幅三维的图像，本文使用CT
图像与MR_T1图像，配准后提取MR图像的感兴趣区域，
将感兴趣区域直接叠加到CT图像中，形成决策级融合。
MR_T1图像融合后的CT图像
6.结论
GVFSnake虽具有更好的收敛特性，能够收敛到凹陷区
域，但因为其对梯度图的扩散，使得强边缘覆盖了弱边缘，
总是收敛到强边缘。
参考文献：
[1]KassM,WitkinAP,:active
contourmodels[J].IntJComputerVision,1988”1:321-331
[2]ChenyangXu,:shapes,andgradient
vectorflow[J].IEEETransImageProc,1998:7(3):359-369
[3]王洪剑,孙志宏,彭思龙.基于GVF的骨架snake模型
[J].计算机应用，2004，24（9）:1-4.
[4]邱书波，王化祥，梁志伟.一种新的B-Snake算法在
目标轮廓跟踪中的应用[J].中国图象图形学报，2005，10（5）：
585-589.
[5]章毓晋.图像分割[M]，北京：科学出版社，2001
191
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