主动轮廓（active contour model），理学-计算机科学技术-计算机应用-多媒体计算-计算机视觉-低层视觉-图像分割，一种从二维图像中分割出物体轮廓的方法。又称Snake。此方法在计算机视觉中非常流行，并且已经被越来越多的研究者成功地应用于计算机视觉的许多领域，如边缘提取、图像分割和分类、形状识别、目标跟踪、三维重建、立体视觉匹配等。主动轮廓模型的具体做法是先在图像中创建一条初始曲线，形状不拘，但需将目标物体轮廓线包在内侧。接着建立“能量方程式”，包括以规范曲线形状为目的的“内部能量”，及规范曲线与目标物体轮廓线接近程度的“外部能量”。在运算过程中，最小化内部能量可令曲线持续向内部紧缩并保持平滑；而最小化外部能量则可令曲线持续贴近目标物体轮廓线而到达一致为止。主动轮廓模型具有一些经典方法所无法比拟的优点如：图像数据、初始估计、目标轮廓及基于知识的约束统一于一个特征提取过程中；经适当地初始化后，模型可以自主地收敛于能量极小值状态；在尺度空间中由粗到精地极小化能量可以极大地扩展捕获区域和降低计算复杂性。