activecontour
Сегментируйте изображение в передний план и фон с помощью метода роста области активных контуров (змей)
Синтаксис
Описание
Метод active contours, также названный snakes, является итеративным алгоритмом сегментации изображений с растущей областью. Используя активный алгоритм контура, вы задаете начальные кривые на изображении, а затем используете activecontour функция для эволюции кривых к контурам объекта.
BW = activecontour(A,mask)A в области переднего плана (объект) и области фона с помощью активных контуров.
The mask аргумент является бинарным изображением, которое задает начальное состояние активного контура. Контуры областей объекта (белый) в mask задайте начальное положение контура, используемое для эволюции контура, для сегментации изображения. Выходное изображение BW является бинарным изображением, где передний план является белым (логический true), а фон - черным (логический false).
Чтобы получить более быстрые и точные результаты сегментации, задайте начальное положение контура, которое близко к требуемым контурам объекта.
BW = activecontour(___,Name,Value)
Примеры
Сегментация изображения с использованием активных контуров
Чтение и отображение полутонового изображения.
I = imread('coins.png'); imshow(I) title('Original Image')
Задайте начальный контур, окружающий интересующие объекты. Отобразите контур.
mask = zeros(size(I));
mask(25:end-25,25:end-25) = 1;
imshow(mask)
title('Initial Contour Location')
Сегментируйте изображение с помощью activecontour функция. По умолчанию функция развивает сегментацию до 100 итераций.
bw = activecontour(I,mask);
Отобразите результат. После 100 итераций объекты не полностью сегментируются от фона, поскольку исходный контур не близок к контурам объекта.
imshow(bw)
title('Segmented Image, 100 Iterations')
Чтобы продолжить развитие сегментации, увеличьте количество итераций. После 300 итераций объекты полностью сегментируются от фона.
bw = activecontour(I,mask,300);
imshow(bw)
title('Segmented Image, 300 Iterations')
Сегментировать изображение используя активные контуры с интерактивной маской
Чтение и отображение полутонового изображения.
I = imread('toyobjects.png');
imshow(I)
Нарисуйте начальный контур близко к интересующему объекту при помощи drawrectangle функция. После рисования контура создайте маску с помощью createMask функция.
r = drawrectangle;
mask = createMask(r);
Сегментируйте изображение с помощью 'edge' метод и 200 итераций.
bw = activecontour(I,mask,200,'edge');Отобразите окончательный контур над оригинальным изображением красным цветом.
hold on; visboundaries(bw,'Color','r');
Отображение результатов сегментации по оригинальному изображению. Объект переднего плана имеет синий цвет.
figure imshow(labeloverlay(I,bw));
Выполните 3-D сегментацию 2-D используя начальную маску Seed
Загрузите 3-D объемные данные изображения, удалив синглтонную размерность.
D = load('mri.mat');
A = squeeze(D.D);Создайте 2-D маску для начальных начальных точек.
seedLevel = 10; seed = A(:,:,seedLevel) > 75; figure imshow(seed)
Создайте пустую маску 3 -D seed и поместите в нее начальные точки.
mask = zeros(size(A)); mask(:,:,seedLevel) = seed;
Выполните сегментацию с помощью активных контуров, задавая 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
Совет
activecontourиспользует контуры областей вmaskкак начальное состояние контура, с которого начинается эволюция. Отверстия в маске могут привести к непредсказуемым результатам. Использоватьimfillчтобы заполнить все отверстия в областях вmask.Если область касается границ изображения, то
activecontourудаляет слой с одним пикселем из области перед дальнейшей обработкой так, чтобы область не касалась границы изображения.Чтобы получить более быстрые и точные результаты, задайте начальное положение контура, которое близко к желаемым контурам объекта, особенно для
'edge'способ.Для
'edge'способ, активный контур естественно смещен в сторону усадки внутрь (свертывания). При отсутствии какого-либо градиента изображения активный контур сжимается самостоятельно. И наоборот, с'Chan-Vese'способ, в котором контур объективен, контур свободен для усадки или расширения на основе функций изображения.Чтобы достичь точной сегментации с
'edge'метод, задайте начальный контур, который находится вне границ объекта. Активный контур с'edge'метод смещен, чтобы сжаться, по умолчанию.Если области объектов имеют значительно разную интенсивность в полутоновом цвете, то
'Chan-Vese'метод [1] может не сегментировать все объекты в изображении. Например, если изображение содержит объекты, которые ярче фона, и некоторые из них темнее,'Chan-Vese'метод обычно сегментирует либо темные, либо только яркие объекты.
Алгоритмы
activecontour использует метод Sparse-Field level-set, подобный методу, описанному в [3], для реализации активной эволюции контура.
Ссылки
[1] Т. Ф. Чан, Л. А. Везе, Активные контуры без ребер. Транзакции IEEE по обработке изображений, том 10, выпуск 2, стр. 266-277, 2001.
[2] В. Касельес, Р. Киммель, Г. Сапиро, Геодезические активные контуры. International Journal of Компьютерное Зрение, том 22, выпуск 1, стр. 61-79, 1997.
[3] Р. Т. Уитакер, подход с набором уровней к 3d реконструкции из данных области значений. International Journal of Компьютерное Зрение, том 29, выпуск 3, стр. 203-231, 1998.
См. также
drawellipse | drawfreehand | drawpolygon | Image Segmenter | multithresh | poly2mask | roipoly