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本文在前人的基础上综述了基于区域主动轮廓模型，提出区域因子的参数化和非参数化表示分类，并从曲线的演变机制上探讨了基于区域增长机制的模型和基于区域竞争机制的模型。
提出基于非参数二维熵的主动轮廓模型。使用二维直方图获取图像像素的描述，由此获得的二维熵具有对噪声的鲁棒性。而使用非参数方法获取概率密度的方法不仅使模型可以进行同质性较好的目标分割，也能够处理大多数区域模型所未处理的内部结构较复杂(如人脸)的目标分割。
对于序列图像分割，本文提出了基于分布匹配的主动轮廓模型。构建Kullback-Leibler距离衡量目标和背景区域与模板的匹配程度，并将其作为新的区域能量加入到主动轮廓模型中。依据分布匹配给出运动向量，提高了序列图像分割速度，而且保持了目标形状。