该文首先分析了各种传统图像分割算法,尤其是各种边缘提取算法,接着讨论了各种算法应用于舌像分割的优缺点,重点分析了Kass等人提出的称为Snake的主动轮廓线法,并将其应用于舌像分割中.传统的各种图像分割算法在舌像分割中有很大的局限性,如各种边缘算子由于噪声的存在,很难将舌体的边缘提取出来,究其原因,是传统的方法对图像的整体信息用得不够,而Snake方法不但考虑了图像的微分信息,同时也将图像轮廓的几何信息作为指导,从而能很好地克服噪声的影响,准确地提取出图像边缘.因此该文采用此种方法作为原始算法提取舌像轮廓.但原始的Snake方法也存在局限性,如要求初始轮廓线离目标的真实轮廓线很近,且对凹陷部分提取效果不理想,容易陷入局部最小值,从而限制了Snake方法的应用范围.为此,该文应用了两种算法,分别为基于最小能量的图像分割算法和基于多分辨率的自适应性的图像分割算法.在最小能量算法中使用了动态规划方法,保证了图像分割的全局最优化,但效果也不十分理想,为此又使用了多分辨率的自适应算法.该文修改了Snake能量函数中的外部能量函数表达式,使得该算法降低了对初始轮廓线的要求.同时,由于采用多分辨率算法,也提高了图像的分割速度.