咨询非基于像素强度的Form based segmentation及形状拆分分割算法

确实存在这类不依赖像素强度、完全聚焦形状形态的分割算法，核心就是反复拆分复杂连通分量，最终得到椭圆、曲线这类“简单形状”，常见的实现思路有这些：

• 拓扑导向的形态学拆分：不靠灰度梯度，而是盯着形状的凹点、凹陷区域这类拓扑特征找拆分点。比如叠加形状的拼接处往往有明显凹点，沿着这些凹点构建拆分路径，就能把复杂连通分量拆成几个简单子形状。
• 曲率驱动的轮廓分割：计算形状轮廓的曲率变化，曲率突变的位置一般就是不同简单形状的拼接边界——比如椭圆和曲线接在一起的地方，曲率会有明显跳变，用这个点做分割标记，就能拆分出独立的简单形状。
• 模板匹配式迭代拆分：先把椭圆、圆弧这类简单形状做成模板，在复杂连通分量里反复匹配，匹配上的区域直接从原分量里剥离，直到剩下的所有区域都符合简单形状的定义。
• 拓扑骨架拆分法：先提取连通分量的拓扑骨架，再看骨架的分支结构，找到形状的“连接节点”，顺着这些节点拆分，就能把复杂形状拆成骨架结构简单的子形状（比如椭圆的骨架是单一线段，曲线的骨架是单分支曲线）。

这些方法全程不依赖像素灰度的差异，完全围绕形状本身的形态特征工作，刚好能实现你想要的拆分效果。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Dani