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图像分割是由图像处理到图像分析的关键步骤，也是一种基本的计算机视觉技术。这是由于通过图像分割、目标分离、特征提取、参数测量等技术可以将原始图像转化为更抽象更紧凑的形式，使得更高层的图像分析和理解成为可能。图像分割多年来一直得到人们的高度重视，至今己经提出了大量的各种类型的算法。
本文对活动轮廓和彩色图像序列分割进行研究，设计了一种基于改进的GVF活动轮廓的彩色序列图像分割系统。
在分割算法中，基于边界的活动轮廓分割算法被用来做为分割算法。首先介绍了活动轮廓进行分割的基本思想：一条曲线在内力和外力的共同作用下，可以移动到我们所期望的位置。当曲线到达目标位置的时候，它所具有的能量达到最小。对于一条曲线而言，其内力就是曲线本身具有的弹力和张力。弹力使得曲线的长度最短，张力可以保持曲线的原有形状。外力是由图像的边界图给出，它使得曲线向着边界点移动。
在传统的活动轮廓中，外力通常由边缘点的梯度势能场给出。但是梯度势能场存在着一些难以克服的缺点，不能够很好的指导曲线的移动。于是，我们采用一种梯度向量流场作为外力，从而有效地克服了传统势能场的弱点，给曲线的移动以很好的指向。
通过用虚拟人切片序列图像，对本文设计的系统进行测试，取得了较令人满意的实验结果。