Quelltext der Seite Aktive Kontur

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'''Snakes''', auch '''aktive Konturen''' genannt, sind ein Konzept, das in der digitalen [[Bildverarbeitung]] zur Bestimmung einer Objektkontur angewandt wird.
In der Praxis werden Snake-Algorithmen vor allem in der medizinischen Bildverarbeitung verwendet, so zum Beispiel in der [[Diagnostik]] bei [[Ultraschall]]aufnahmen. Sie werden zur computergestützten [[Tracking (Spurverfolgung)|Objektverfolgung]] eingesetzt und sind invariant bezüglich [[Skaleninvarianz|Skalierung]] und Rotation.

Das Konzept beruht auf der Beschreibung der Objektkontur durch eine [[parametrische Kurve]]. Deren Form wird nach einer oft manuellen Initialisierung abhängig von sogenannten ''internen'' und ''externen Energien'' korrigiert. Die externen Energien berechnen sich hierbei aus dem Bildinhalt im Bezug zur Position der [[Umriss|Kontur]]. Oft wird hierbei eine Form des [[Gradient (Mathematik)|Gradienten]] benutzt ([[Gradient Vector Flow]]). Die internen Energien berechnen sich einzig aus der Form der Kontur. Durch einen [[Optimierung (Mathematik)|Minimierungsalgorithmus]] wird die Form der Kontur berechnet, bei der die Summe aller Energien ein Minimum erreicht. Anstatt die Minimierung tatsächlich durchzuführen, kann die Form der Snake auch sehr oft verändert und dann diejenige Form als Ergebnis betrachtet werden, bei der die Summe der Energien minimal ist.

Die erste [[Wissenschaftliche Publikation|Veröffentlichung]] über Snakes ist die Arbeit von M. Kass, A. Witkin und [[Demetri Terzopoulos]].<ref>M. Kass, A. Witkin, D. Terzopoulos: ''Snakes : active contour models''. In: ''International Journal for Computer Vision'', 1988</ref> Seitdem folgten zahlreiche weitere Artikel, die u.&nbsp;a. neue Arten von Energiefunktionalen bzw. neue Ansätze zur Minimierung der Gesamtenergie vorschlagen.

== Software ==
Der Algorithmus ist in den freien Bildverarbeitungsbibliotheken [[Scikit-image]]<ref>{{Internetquelle |url=https://scikit-image.org/docs/dev/auto_examples/edges/plot_active_contours.html |titel=Active Contour Model — skimage docs |zugriff=2018-09-13 |sprache=en}}</ref> und [[OpenCV]]<ref>{{Internetquelle |url=https://docs.opencv.org/3.3.1/d4/d73/tutorial_py_contours_begin.html |titel=OpenCV: Contours : Getting Started |zugriff=2018-09-16 |sprache=en}}</ref> implementiert, in OpenCV allerdings nur noch im legacy module.<!-- Wenn man sich Quelle 3 genauer anschaut, sieht man auch, dass der Algorithmus, der dort für die Kontur referenziert wird, kein Snake Algorithmus ist -->

== Siehe auch ==
* [[Point Distribution Model]]

== Literatur ==
* {{Literatur|Autor=Kerstin Wolsiffer|Titel=Entwurf und Realisierung eines interaktiven VR-basierten Tools zur Segmentierung und Visualisierung medizinischer Volumendaten|Sammelwerk=mbi Technical Report|Nummer=90|Jahr=1996|Seiten=5–18}}

== Weblinks ==
* [https://www.markschulze.net/snakes/ Active Contours (Snakes), A demonstration using Java] (englisch)
* Andrew B. Gardner: ''{{Webarchiv | url=http://www.cc.gatech.edu/classes/cs7322_97_spring/participants/Gardner/midterm/report.html | wayback=20101224064435 | text=Balloons: An Implementation of Active Contours}}'' (englisch)
* Chenyang Xu, Jerry L. Prince: ''[https://www.iacl.ece.jhu.edu/static/gvf/ Active Contours, Deformable Models, and Gradient Vector Flow]'' (englisch)

== Einzelnachweise ==
<references />

[[Kategorie:Bildverarbeitung]]