贪心算法活动轮廓 - 萎缩

Question

我学习和唐娜·威廉姆斯在论文中描述了实施积极的轮廓贪心算法 - 一种快速算法主动轮廓和曲率计算。

的优点之一在另一种实现（通过卡斯等人）应沿轮廓曲线的点的均匀分布。在每次迭代中，每个点都会尝试移动，以便与前一点的距离尽可能接近平均值。

轮廓预计在周围图像中的对象要被绘制，然后在其周围收缩，直到它被“附接”到对象的边缘。

但问题是，轮廓不会缩水。它沿着轮廓演变，使点彼此等距分布，但轮廓不能围绕图像对象缩小，因为点之间的距离会低于平均值，算法会将它们移回。

你有什么想法吗？我错过了什么？活动轮廓的其他实现会缩小，但有另一个缺点，Greedy算法应该更好，更稳定。

Answer 1

研究人员几乎没有强调自己的新的解决方案的缺点。 不要相信纸张太多，如果你没有听说过其他来源，那么 这个算法的作品。
如果它在文献中被很好地接受（或者如果我已经发明了它;-)），我将只实现一种算法。
公司需要一个可行的强大的解决方案，研究者必须公布一些新的东西， 这可能是在实践中可用少，有时只能在良好特定测试集。