改进的Snake算法在虹膜定位中的应用

传统的Snake模型在图像边缘检测时定位、分割的结果依赖于初始节点的选取,当初始轮廓线超出图像边界时,会导致分割定位失败.针对该问题,对Snake算法进行改进,详细介绍了改进算法的原理和实现,并用遗传算法对结果进行优化.


改进晌Ｓｎａｋｅ算法在虹膜定位巾硇应用
王畅，李峰，成培，熊昊翔
（１．长沙理工大学计算机与通信工程学院，湖南长沙４ｌ００７７）


摘要：传统的Ｓｎａｋｅ模型在图像边缘检测时定位、分割的结果依赖于初始节点的选取，当初始轮
廓线超出图像边界时，会导致分割定位失败。针对该问题，对Ｓｎａｋｅ算法进行改进，详细介绍了改进算
法的原理和实现，并用遗传算法对结果进行优化。
关键词：Ｓｎａｌ【ｅ模型虹膜定位能量函数区域信息遗传算法



１研究现状 量。内部能量函数Ｅｈ（口（ｓ））能保持样条曲线的弹性和光
虹膜识别是近几年发展起来的新兴生物特征识别
滑。外部能量函数既（秽（ｓ））主要决定轮廓收敛于图像特
技术。由于虹膜是内部器官，受外界的影响小而且不易
征点。
改变。与生活中的钥匙和密码相比，人的虹膜不易被修