activecontour
Изображение сегмента в передний план и фон с помощью активных контуров (змеи) метод роста области
Синтаксис
Описание
Метод active contours, также названный snakes, является итеративным выращивающим область алгоритмом сегментации изображений. Используя активный алгоритм контура, вы задаете начальные кривые на изображении и затем используете activecontour функция, чтобы развить кривые к границам объекта.
BW = activecontour(A,mask)A в передний план (объект) и фоновые области памяти с помощью активных контуров.
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)
Примеры
Изображение сегмента Используя активные контуры
Считайте и отобразите полутоновое изображение.
I = imread('coins.png'); imshow(I) title('Original Image')
Задайте начальный контур, окружающий предметы интереса. Отобразите контур.
mask = zeros(size(I));
mask(25:end-25,25:end-25) = 1;
imshow(mask)
title('Initial Contour Location')
Сегментируйте изображение при помощи activecontour функция. По умолчанию функция развивает сегментацию через 100 итераций.
bw = activecontour(I,mask);
Отобразите результат. После 100 итераций объекты не полностью сегментируются происхождения, потому что исходный контур не близко к границам объекта.
imshow(bw)
title('Segmented Image, 100 Iterations')
Чтобы продолжить развивать сегментацию, увеличьте число итераций. После 300 итераций объекты полностью сегментируются происхождения.
bw = activecontour(I,mask,300);
imshow(bw)
title('Segmented Image, 300 Iterations')
Изображение сегмента Используя активные контуры с интерактивной маской
Считайте и отобразите полутоновое изображение.
I = imread('toyobjects.png');
imshow(I)
Чертите начальный контур близко к предмету интереса при помощи drawrectangle функция. После рисования контура создайте маску при помощи createMask функция.
r = drawrectangle;
mask = createMask(r);
Сегментируйте изображение с помощью 'edge' метод и 200 итераций.
bw = activecontour(I,mask,200,'edge');Отобразите итоговый контур по оригинальному изображению красного цвета.
hold on; visboundaries(bw,'Color','r');
Отобразите результат сегментации по оригинальному изображению. Объект на переднем плане имеет синий цвет.
figure imshow(labeloverlay(I,bw));
Выполните 3-D сегментацию Используя 2D начальную маску Seed
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
Входные параметры
Выходные аргументы
Советы
activecontourиспользует контуры областей вmaskкак начальное состояние контура от того, где эволюция запускается.maskобласти с отверстиями могут вызвать непредсказуемые результаты. Используйтеimfillзаполнять любые отверстия в областях вmask.Если область касается цветов границы изображения,
activecontourудаляет 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.
Алгоритмы
activecontour использует метод установки уровня Разреженного Поля, похожий на метод, описанный в [3], для реализации активной эволюции контура.
Ссылки
[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, стр 203-231, 1998.
Смотрите также
Image Segmenter | drawellipse | drawfreehand | drawpolygon | multithresh | poly2mask | roipoly