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matlab - 主动轮廓蛇

问题描述

我正在尝试使用 MATLAB activecontour 代码来分割区域。该示例在我使用二进制图像时使用了灰度图像。当我通过调用二进制图像运行代码时，结果是好的。但是，当我合并代码时，什么也没有发生。它跳过迭代部分，并生成 sama 二进制图像。供您参考，以下是我的代码。

%% snake 
figure
x = imread('1.jpg');
threshold = 160;
I = rgb2gray(x);
I = Igray>threshold;
imshow (I);

I = imresize(I,.5); 
imshow(I)
title('Original Image')

mask = zeros(size(I));
mask(25:end-25,25:end-25) = 1;
imshow(mask)
title('Initial Contour Location')
bw = activecontour(I,mask,1300);
imshow(bw)
title('Segmented Image, 300 Iterations')

从蛇的代码开始没有任何过程发生。它最终只生成二进制图像。我希望有人可以尝试运行它并帮助我找到我的错误。先感谢您

标签： matlabimage-processingcomputer-visionimage-segmentationcontour

解决方案

Matlab 的activecontour函数默认使用 Chan-Vese（没有边缘的活动轮廓）方法，就像 Cris 说的那样。该实现“使用稀疏场水平集方法，类似于 [3] 中描述的方法”，引用了Whitaker，“A level-set approach to 3d rebuild from range data”。（除了 Chan–Vese，activecontour还有一个可选的methodarg 可以设置为“edge”，以使用基于Caselles、Kimmel 和 Sapiro的（较旧的）测地线活动轮廓方法的替代“基于边缘的模型”。）

Chan-Vese 方法通过在轮廓内寻找等于“c1”和轮廓外“c2”的二值图像来分割灰度图像，这两个图像都具有平滑的轮廓并且是对原始图像的良好近似。该方法优化了 c1、c2 和轮廓的形状，从一些初始轮廓开始并通过迭代过程对其进行进化。

如果您不介意自引，您可以在 IPOL 期刊上找到一篇文章、开源 C 代码和在线演示，网址为http://www.ipol.im/pub/art/2012/g -cv/，您可能会发现它很有帮助。

那么为什么它在你的情况下不起作用？一些想法：

  • 在您的使用中，由于输入图像已经是二进制的，因此该方法显然很诱人，只需将 c1=0、c2=1 和轮廓设置为输入边缘，因此“什么都没有发生”。尝试设置可选的 'SmoothFactor' arg（可能设置为较大的值）以强制该方法寻找更平滑的轮廓。

  • 可以想象这是一个数据类型问题，因为 imageI作为逻辑数组传递给activecontour，但通常该函数采用数字数组。在通过之前尝试转换I为双精度数组。

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