Изображение сегмента в передний план и фон с помощью активных контуров (змеи) метод роста области
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 бинарным изображением, которое задает начальное состояние активного контура. Контуры объектных областей (белых) в mask задайте начальное положение контура, используемое для эволюции контура, чтобы сегментировать изображение. Выходное изображение BW бинарное 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)
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')
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));
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. Отверстия в маске могут вызвать непредсказуемые результаты. Использование imfill заполнять любые отверстия в областях в mask.
Если область касается цветов границы изображения, то 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, особенно 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, то '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, стр 203-231, 1998.
drawellipse | drawfreehand | drawpolygon | Image Segmenter | multithresh | poly2mask | roipoly