图像处理之图像分割（一）之活动轮廓模型：Snake算法简单梳理
Snake算法，应该也可以翻译成蛇形算法，或者是包含曲折前进的意思。具体函数背景原理介绍参考：zouxy09，http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8712287，图像分割之（五）活动轮廓模型之Snake模型简介，这里还是就几个自己思考的重点拓展一下。
1. 这段中讲v(s)的表示，s∈[0,1],和s是以傅里叶变换形式描述边界的自变量。自己理解不是很明白，查了点资料，整合一下，说法有可能不严谨。首先：
2.Snake模型到底是怎么变化的？
弹性力量和弯曲力量合成内部力量，，保持固有的自身形状，外部力量改变其固有的自身形状，在合适的范围内受某种力而变化，这里举个例子：
上面图中这种特大气泡（或想一下气球）的形状是有什么决定的呢？其中的弹性力量是曲线的斜率使其保持大概的圆形（可以理解为材料的张力，失重条件下水会变成水球），虽然现在上图的圆形变形严重，而弯曲力量是曲线斜率的斜率，这里理解为收缩的力量，可以想象一下气球紧绷的力量（这是气球本身材质决定，与外力无关），如果有漏气现象，紧绷的力量会使气泡或气球逐渐收缩，直至最小。外部力量这里的是空气的压力，这在上图中可以看到气泡的不规则凹凸，可以说是大气的压力的力量，形象的说是空气力量梯度的变化，在Snake中表现为像素灰度值梯度的变化。联系再丰富一点，Snake迭代的过程可以想一下真空包装：
一开始先验知识人为划定Snake框架，相当于还未抽气时的包装袋，抽气开始在内力（包装袋的形状与材质决定）与外力（大气压力）的作用下，不断迭代，最终的轮廓收缩到鸡腿形状，能量最小达到平衡。
3.泛函与变分
函数的函数为泛函，我们求解的能量函数公式最终表现为函数的函数，怎样求公式最小值，一般求导找零点。函数的函数求导为变分。
参考文献：
[数字图像处理(第二版)].(美)冈萨雷斯.扫描版。
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