摘要：提出一种图割与非线性统计形状先验的图像分割方法。首先,在输入空间对输入的形状模板进行配准,得到训练集;其次,采用非线性核函数将目标形状先验映射到特征空间进行主成分分析,获取其投影形状,将此投影形状映射回原输入空间得到目标的平均形状,构成新的能量函数;第三,通过自适应调整形状先验项的权值系数,使能量函数的形状先验项自适应于被分割的图像;最后,用Graph Cuts方法最小化能量函数完成图像分割。实验结果表明,该方法不仅能准确分割与形状先验模板有差别的图像,而且对目标有遮挡或污染的图像也有较好的分割效果,提高了分割效率。

关键词：核主成分分析 平均形状 概率图 图像分割 

单位：陕西师范大学计算机科学学院 陕西西安710062 青海师范大学物理系 中国青海西宁810008 广岛工业大学情报学部智能情报系统系 广岛731-5193 日本