An Improved Snake Algorithm Using Local Curvature
Jungho Lee, Wan-Sok Choi, Jong-Whan Jang · The KIPS Transactions PartB · 2008
기존 스네이크 알고리즘은 에너지 함수의 정의에 의해 복잡한 객체의 윤곽을 추출하는데 어려움이 있고, GVF 방법은 에너지 맵 계산 시간이 많이 소요되는 문제점이 있다. 본 논문에서는 빠르고, 복잡한 객체의 윤곽을 잘 추출하는 방법을 제안한다. 객체 윤곽의 복잡도는 곡률로 정의하여 곡률 값이 임계치 이상이면 스네이크 포인트를 추가하여 객체의 윤곽을 추출하였다. 다수의 복잡한 영상에 실험을 통해 계산속도 및 윤곽 추출 성능을 개선하는 결과를 보여준다. The classical snake algorithm has a problem in detecting the boundary of an object with deep concavities. While the GVF method can successfully detect boundary concavities, it consumes a lot of time computing the energy map. In this paper, we propose an algorithm to reduce the computation time and improve performance in detecting the boundary of an object with high concavity. We define the degree of complexity of object boundary as the local curvature. If the value of the local curvature is greater than a threshold value, new snake points are added. Simulation results on several different test images show that our method performs well in detecting object boundary and requires less computation time.