融合主动形体模型与图像不变特征：攻克柔性体图像分割难题

一、引言

1.1研究背景与意义

在计算机视觉和图像处理领域，图像分割作为关键技术，旨在将图像中的不同物体或区域分离出来，为后续的分析和理解提供基础。其中，柔性体图像分割因其对象的复杂性和多变性，成为了极具挑战性的研究课题。柔性体，如医学图像中的器官、生物图像中的细胞、工业检测中的柔性材料等，其形状和外观往往具有高度的可变性和不确定性，这使得传统的图像分割方法难以取得理想的效果。

在医学领域，准确的柔性体图像分割对于疾病诊断、手术规划和治疗评估至关重要。例如，在肿瘤检测中，精确分割肿瘤组织能够帮助医生准确判断肿瘤的大小、位置和形状，从而制