By introducing the local image fitting (LIF) energy to extract the local image information, the model is able to segment images with intensity inhomogeneities.

一个新的主动轮廓模型算法，简化了传统的实现过程，性能也有所提高。相关论文(Active Contours Driven by Local Image Fitting Energy)发表在Pattern Recognition 2009上。-A new active contour model algorithm, simplifying the traditional implementation process, performance also improved. Related Paper

针对CT 医学图像和MR I 医学图像成像特点, 提出了基于快速整数提升小波变换的融合方法。在CT 和 MR I 两幅医学图像配准的前提下, 利用提升小波变换把图像分解成低频和高频子图像, 对于小波变换后的高频 子图像, 选择区域标准差大的作为融合后的子图像 对于低频子图像, 采用加权融合, 最后进行小波逆变换, 得到 融合后的图像, 并对融合后图像用信息熵、平均梯度、相关系数的指标进行评价。实验结果表明, 基于快速整数提 升小波变换融合中, 小波高低频系数采用不同的规则能够取得

牛人的图像分割的代码，文件夹里附带算法的参考文章，值得学习-image segmentation

基于主动轮廓算法的一个程序代码，有demo很好用的啊，很方便的啊-Based on an active contour algorithm using special case, easy to use and principles of analysis and processing, good ah