该文首先分析了各种传统的图像分割算法的原理,它们的优缺点以及运用在舌像分割中的局限性.其次作者运用Snakes算法进行舌像轮廓提取.然后对Snakes算法进行改进,提出了时间适应的Snakes算法,并对如何提高分割的适应范围,提高迭代速度问题上进行了讨论.最后依据中医舌像的分区知识,将舌划分成五个区域.传统的各种算法运用在舌像分割中都有很大的局限性,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利用得不够,而Snakes算法不但考虑了图像的微分等信息,同时也将图像轮廓的整体几何信息作为指导,从而能很好地克服噪声的影响,准确地提取出边缘.因此该文中采用此方法提取舌的轮廓.这是Snakes首次运用在舌像分割中.但传统的Snakes也有一些局限性,如容易限于局部最小值,容易超出实际的轮廓线范围,为此该文提出了时间适应的Snakes算法,用高斯函数作为Snakes内部能量的权值,并引入控制外部能量的变量参数,有效地克服了噪声,又改善了陷入局部最小的问题.经过大量的实验,研究人员给出了舌像分割中高斯函数中的均值和方差的经验值范围.为了提高分割的比率,他们对图像进行预处理,排除了大量不可能的点,提高了搜索的准确程度和速度,有效地改善了搜索超出实际轮廓的问题.该文还采用在y轴单方向(正或负向)上搜索,提高了迭代的速度.