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  • 无边界活动轮廓模型matlab源码,亲自测试,保证有效。
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  • matlab取目标轮廓坐标

    2018-06-03 17:39:33
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  • matlab 轮廓 边缘提取

    2015-12-15 11:22:03
    matlab 轮廓 边缘提取 可用
  • 图像的分割技术 matlab
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  • 设v(s)=[x(s),y(s)]为活动轮廓线,s∈[0, 1]是弧长,其能量函数为: 曲线能量的第一项是曲线的一阶导和二阶导,为曲线的内部能量,其中一阶导为连续能量,控制连续;二阶导到为曲率能量,控制平...

    1. Snake模型

            人为地在图像感兴趣的区域(ROI)上给出初始轮廓曲线,最小化一个能量函数,使轮廓曲线在图像中运动(变形),最终逼近该区域的边界。

            设v(s)=[x(s),y(s)]为活动轮廓线,s∈[0, 1]是弧长,其能量函数为:


    曲线能量的第一项是曲线的一阶导和二阶导,为曲线的内部能量,其中一阶导为连续能量,控制连续;二阶导到为曲率能量,控制平滑。能量的第二项是外部能量,一般为下面的形式:


    其中Eimage为轮廓与图像特征之间的吻合程度,如Eimage(v(s))=±[▽Gσ(x,y)*I(x, y)]2等;Econ:控制能量,来源于先验知识和用户本身。


    2. Snake模型求解

    由欧拉公式(变分法),使Esnake最小必须满足:

    αv''(s)-βv''''(s)-▽Eimage(v(s))-▽Econ(v(s))=0

    v(s)=[x(s), y(s)],上式可化为:


    将导数用差分近似:



    写成矩阵形式:

                                         

    A为五对角循环矩阵,a=2α+6β,b=-(α+4β),c=β 。

    利用梯度下降法,可得


    解得:



    3. 代码

    使用说明:

    1.  matlab编写,需要在matlab下运行。
    2. matlab文件路径下需要有一个名为 test.jpg 的 uint8 类型的二维灰度图,该图片即为需要分割的图片。
    3. 运行时,在matlab命令行直接输入m文件名称,然后将会显示出  test.jpg  图片,需要在该图片上手动画出初始轮廓。画初始轮廓线时,鼠标点击图片中的几个位置,程序会以直线段的方式将这个几个点连接起来,作为初始轮廓线。画好后,关闭图片,然后在命令行按 enter 键,让程序继续运行。
    4.  未设置迭代的终点,默认为400次迭代,若没有收敛自行更改迭代次数。

    代码如下:

    % 基本Snake活动轮廓模型
    

    I=imread(‘test.jpg’); % 读入的图片应为uint8类型二维的灰度图
    snake(I); % 对图像I求其中需要分割物体的snake边界

    function snake(I)
    % Snake主体部分

    alpha=0.5; beta=0; % 连续参数alpha=0.5;平滑参数beta=0;步长为1
    [x,y]=DrawLine(I); % 在图像I上手动画线,得到初始轮廓线

    a=2*alpha+6*beta; b=-(alpha+4*beta); c=beta;
    J=[c b a b c]; h=max(size(x));
    A=diagCyclMat(h,J); % 求取设定参数下的五对角循环矩阵

    II=eye(h); [m,~]=size(I); % 初始化
    I=double(I);

    I1=-ff(I); % 高斯势能I1
    [I2x,I2y]=NGradient(I1); % I1的负梯度I2
    T=max(max(abs(I2x(😃)),max(abs(I2y(😃)));
    I2x=I2x/T; I2y=I2y/T; % 梯度归一化
    fx=-1*I2x; fy=-1*I2y; % f为图像I的高斯势能的梯度

    for t=1:400 % 迭代,未计算迭代终点
    ffx=fx(m*(uint16(x)-1)+uint16(y));
    ffy=fy(m*(uint16(x)-1)+uint16(y));
    x=((II/(A+II))(x’-ffx’))’;
    y=((II/(A+II))
    (y’-ffy’))’;
    end

    I=uint8(I); imshow(I); hold on
    plot(x,y,‘Color’,‘White’) % 显示最终Snake轮廓线
    end

    function I1=ff(I)
    %求取I的边缘函数(负高斯势能)

    %5阶Standard Deviation=3的高斯滤波,sobel梯度
    h=fspecial(‘gaussian’,5,3); w1=fspecial(‘sobel’); w2=w1’;

    Is=imfilter(double(I),h,‘conv’,‘replicate’);
    I1=imfilter(Is,w1,‘
    replicate’).^2+imfilter(Is,w2,‘replicate’).^2;

    end

    function [I2x,I2y]=NGradient(I)
    %求取I的负梯度
    %sobel梯度
    w1=fspecial(‘sobel’); w2=w1’;
    I=double(I);
    I2y=imfilter(I,w1,‘replicate’);
    I2x=imfilter(I,w2,‘replicate’);
    end

    function A=diagCyclMat(n,J)
    % A = diagonal cycle(J) matrix.
    %生成一个以向量J为循环体的对角循环矩阵
    %2017.10.27
    l=length(J);
    h=(l+1)/2;
    if n<l
    error(‘A is too small to hold J’);
    end
    if mod(l,2)==0
    error(‘length.J is not odd’);
    end
    A=zeros(n);
    for i=1:n
    j=i;
    A(i,j)=J(h);
    k=1;
    while (h-k)~=0
    if (j-k)<1
    j=j+n;
    end
    A(i,j-k)=J(h-k);
    k=k+1;
    end
    k=1;
    while (h+k)~=l+1
    if (j+k)>n
    j=j-n;
    end
    A(i,j+k)=J(h+k);
    k=k+1;
    end
    end
    end

    function [x,y]=DrawLine(I)

    imshow(I)
    hold on
    tag=0; P=zeros(2); LX=[]; LY=[];
    set(gcf,‘WindowButtonDownFcn’,@DoLine);
    pause;
    x=LX; y=LY;

    function DoLine(,)
    pt=get(gca,‘CurrentPoint’);

    if tag==0
    P(1,1)=pt(1,1); P(1,2)=pt(1,2);
    tag=1;
    else
    P(2,1)=pt(1,1); P(2,2)=pt(1,2);
    LinkLine§;
    P(1,1)=P(2,1); P(1,2)=P(2,2);
    end
    end

    function LinkLine§
    xh=abs(P(2,1)-P(1,1));

    yh=abs(P(2,2)-P(1,2));
    if yh>xh
    n=int16(yh+1);
    k=double((P(2,1)-P(1,1))/(P(2,2)-P(1,2)));
    k1=(P(2,2)-P(1,2))/yh;
    X=zeros(1,n);Y=zeros(1,n);
    for i=1:n
    Y(i)=P(1,2)+(i-1)k1;
    X(i)=P(1,1)+ceil((i-1)k1k);
    end
    else
    n=int16(xh+1);
    k=double((P(2,2)-P(1,2))/(P(2,1)-P(1,1)));
    k1=(P(2,1)-P(1,1))/xh;
    X=zeros(1,n);Y=zeros(1,n);
    for i=1:n
    X(i)=P(1,1)+(i-1)k1;
    Y(i)=P(1,2)+ceil(k
    k1
    (i-1));
    end
    end
    LX=[LX X]; LY=[LY Y];
    plot(LX,LY,‘Color’,‘Red’)
    hold on
    end

    end

    转载自:https://blog.csdn.net/caifang112/article/details/79884126

    展开全文
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    matlab语言格式的代码,简单的轮廓追踪算法,初学者可以试试,图像处理中常见的轮廓追踪算法。
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    2012-02-18 10:09:35
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  • 点云轮廓边缘检测

    一、算法概述

      ① 根据测量范围‚建立水平格网‚将每个格网单元编号;
      ② 将所有数据点垂直投影到格网上;
      ③ 边缘检测算法提取边界。

    二、代码实现

    %% 清空变量
    clc;clear;close all;
    %% 1、加载点云
    lasReader = lasFileReader('4.las');
    pc 
    展开全文
  • GVF是主动轮廓的有效外力,但仍有改进空间。 提议的 ADF 是一种改进。 我是 GVF 模型的几个扩展... 用于图像分割的自适应扩散流活动轮廓。 (被 CVIU 2013 接受,DOI http://dx.doi.org/10.1016/j.cviu.2013.05.003 )
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  • 对于活动轮廓,我使用 Dirk-Jan Kroon 的 Snake( https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/28149-snake---active-contour ) 我提出的算法如下: - 将彩色图像从 RGB 转换为 HSL 通道- 要去除动脉,...
  • Matlab中的免费开源软件,用于在图像分割的情况下评估基于不同级别集的算法的性能。 该平台允许访问已选择的六种水平集方法的实现,以涵盖广泛的数据附件术语(轮廓、区域和本地化方法)。 该软件还提供了在任何类型...

空空如也

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