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关于从图像中定位物体轮廓的问题,目前所采用的活动轮廓模型和基于自组织神经网络的算法,存在能量泛函优化容易陷入局部极值和演化过程依赖于初始轮廓的选取等问题。提出了一种基于RBF神经网络的轮廓定位算法。首先,通过自适应梯度阈值方法来获取图像特征点。然后,通过特征点的聚类建立一组基函数,把图像像素点的像素值和梯度构造输入向量空间,在网络权值训练完成后,利用网络的预测功能来准确判断物体轮廓。与传统算法相比,仿真结果表明提出的轮廓定位算法可以高效地实现目标轮廓定位。