Изображение сегмента в передний план и фон с помощью активных контуров (змеи)
bw = activecontour(A,mask)A в передний план (объект) и фоновые области памяти с помощью активных контуров. Используя активный алгоритм контура, также названный snakes, вы задаете кривые на изображении, которые перемещаются, чтобы найти границы объекта. activecontour функция развивает сегментацию с помощью итеративного процесса и, по умолчанию, activecontour выполняет 100 итераций.
mask аргумент является двухуровневым изображением, которое задает начальное состояние активного контура. Контуры объектных областей (белых) в mask задайте начальное положение контура, используемое в эволюции контура, чтобы сегментировать изображение. Выходное изображение bw двухуровневое изображение, где передний план является белым (логическая истина), и фон является черным (логическая ложь).
Чтобы получить более быстрые и более точные результаты сегментации, задайте начальное положение контура, которое является близко к контурам требуемого объекта.
bw = activecontour(___,Name,Value)
В этом примере показано, как сегментировать изображение с помощью настроек по умолчанию activecontour функция.
Считайте полутоновое изображение и отобразите его.
I = imread('coins.png'); imshow(I) title('Original Image')
Задайте начальный контур и отобразите его.
mask = zeros(size(I));
mask(25:end-25,25:end-25) = 1;
figure
imshow(mask)
title('Initial Contour Location')
Сегментируйте изображение с помощью метода по умолчанию и 300 итераций.
bw = activecontour(I,mask,300);
Отобразите результат.
figure
imshow(bw)
title('Segmented Image')
Считайте изображение и отобразите его.
I = imread('toyobjects.png'); imshow(I) hold on title('Original Image');
Задайте начальное местоположение контура близко к объекту, который должен быть сегментирован.
mask = false(size(I)); mask(50:150,40:170) = true;
Отобразите начальный контур на оригинальном изображении синего цвета.
visboundaries(mask,'Color','b');
Сегментируйте изображение с помощью 'edge' метод и 200 итераций.
bw = activecontour(I, mask, 200, 'edge');Отобразите итоговый контур на оригинальном изображении красного цвета.
visboundaries(bw,'Color','r'); title('Initial contour (blue) and final contour (red)');
Отобразите сегментированное изображение.
figure, imshow(bw)
title('Segmented Image');
Считайте изображение в рабочую область и отобразите его. Отобразите инструкции задать начальное местоположение контура.
I = imread('toyobjects.png'); imshow(I) str = 'Click to select initial contour location. Double-click to confirm and proceed.'; title(str,'Color','b','FontSize',12); disp(sprintf('\nNote: Click close to object boundaries for more accurate result.'))
Задайте начальный контур в интерактивном режиме.
mask = roipoly;
figure, imshow(mask)
title('Initial MASK');
Сегментируйте изображение, задав 200 итераций.
maxIterations = 200; bw = activecontour(I, mask, maxIterations, 'Chan-Vese'); % Display segmented image figure, imshow(bw) title('Segmented Image');
Загрузите 3-D объемные данные изображения, удалив одноэлементную размерность.
D = load('mri.mat');
A = squeeze(D.D);Создайте 2D маску для начальных точек seed.
seedLevel = 10; seed = A(:,:,seedLevel) > 75; figure imshow(seed)
Создайте пустую 3-D маску seed и поместите точки seed в нее.
mask = zeros(size(A)); mask(:,:,seedLevel) = seed;
Выполните сегментацию с помощью активных контуров, задав маску seed.
bw = activecontour(A,mask,300);
Отобразите 3-D сегментированное изображение.
figure; p = patch(isosurface(double(bw))); p.FaceColor = 'red'; p.EdgeColor = 'none'; daspect([1 1 27/128]); camlight; lighting phong
activecontour использует контуры областей в mask как начальное состояние контура от того, где эволюция запускается. mask области с отверстиями могут вызвать непредсказуемые результаты. Используйте imfill заполнять любые отверстия в областях в mask.
Если область касается цветов границы изображения, activecontour удаляет слой одно пикселя из области, перед последующей обработкой, так, чтобы область не касалась цвета границы изображения.
Чтобы получить более быстрые и более точные результаты, задайте начальное положение контура, которое является близко к контурам требуемого объекта, специально для 'edge' метод.
Для 'edge' метод, активный контур естественно склоняется к уменьшению внутрь (выходящий из строя). В отсутствие любого градиента изображений активный контур уменьшается самостоятельно. С другой стороны, с 'Chan-Vese' метод, где контур является несмещенным, контур, свободен или уменьшиться или расшириться на основе функций изображений.
Достигнуть точной сегментации с 'edge' метод, задайте начальный контур, который находится вне контуров объекта. Активный контур с 'edge' метод смещается, чтобы уменьшиться по умолчанию.
Если объектные области имеют существенно отличающуюся полутоновую интенсивность, 'Chan-Vese' метод [1] не может сегментировать все объекты в изображении. Например, если изображение содержит объекты, которые более ярки, чем фон и некоторые, которые являются более темными, 'Chan-Vese' метод обычно сегменты или темнота или объекты высокой яркости только.
activecontour использует метод установки уровня Разреженного Поля, похожий на метод, описанный в [3], для реализации активной эволюции контура.
[1] Т. Ф. Чан, Л. А. Везе, Активные контуры без ребер. Транзакции IEEE на Обработке изображений, Объем 10, Выпуск 2, стр 266-277, 2001
[2] В. Кэзелльз, Р. Киммел, Г. Сэпиро, Геодезические активные контуры. Международный журнал Компьютерного зрения, Объем 22, Выпуск 1, стр 61-79, 1997.
[3] Р. Т. Уитакер, установленный на уровень подход к 3-й реконструкции из данных об области значений. Международный журнал Компьютерного зрения, Объем 29, Выпуск 3, pp.203-231, 1998.
Image Segmenter | imellipse | imfreehand | multithresh | poly2mask | roipoly