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文章标签:图像分割  snakes  图像  TRAC  SNA  Segment  
Morphological snakes for image segmentation and tracking

  • 源代码名称:morphsnakes
  • 源代码网址:http://www.github.com/pmneila/morphsnakes
  • morphsnakes源代码文档
  • morphsnakes源代码下载
  • Git URL:
    git://www.github.com/pmneila/morphsnakes.git
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    git clone http://www.github.com/pmneila/morphsnakes
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    $ svn co --depth empty http://www.github.com/pmneila/morphsnakes
    Checked out revision 1.
    $ cd repo
    $ svn up trunk
    
  • 形态蛇

    在一个嵌入函数的水平集上,形态学蛇是一系列相关的方法,用于曲线和曲面的图像引导进化。 它们在一些计算机视觉领域中有应用,如跟踪和图像分割。

    首先介绍了形态蛇在 [2] 中的first。 在描述基础数学基础的基础上完成了 [1],将应用程序扩展到二维和三维情形,并引入两种新算法: 形态测地线活动轮廓和形态主动轮廓Active无边缘。

    背景

    多年来计算机视觉界已经知道轮廓进化方法,也许是测地线活动轮廓和无边缘的活动轮廓Contours两个最突出的例子。 它们都试图根据图像的内容在两个区域的( 通常称为前景 background背景。) 中找到一个边界来分离图像。 两种方法都是通过求解具有轮廓为零的嵌入函数上的偏微分方程( 偏微分方程) 来。

    形态snake旨在提供一个非常快速。简单和稳定的近似解的解。 它们通过对二进制嵌入函数的重复应用,替代了a的术语。

    形态学算子定义为平移和对比不变算子。 一个形态运算符只根据它的levelsets的形状转换输入函数。 例如两个非常著名的形态学算子是膨胀和 erosion。

    简要的理论描述

    测地线活动轮廓( GAC )的偏微分方程

    https://raw.github.com/pmneila/morphsnakes/master/examples/eq1.png

    这个偏微分方程是三个术语的总和。 从左至右,平滑项,气球术语和图像附着项。 通过对小半径扩张( 或者侵蚀) 算子的重复应用,可以解决气球术术的问题。 同样,简单的二进制规则模拟图像附件项也是很容易的。 但是,平滑项并不是那么容易。

    本文介绍了一种新的形态算子,曲率算子,并证明了它是一种很好的逼近光滑条件的平均曲率流。 算子还引入了三维形态测地线活动轮廓线( ( MorphGAC ) ),并对它的进行了仿真。

    MorphGAC由上。下。下。下。下。下。上。下。下。下。下。下。下。组成。

    在类似的情况下,无边缘( ACWE )的活动轮廓使用PDE进化函数

    https://raw.github.com/pmneila/morphsnakes/master/examples/eq2.png

    利用膨胀。腐蚀和曲率算子描述了逼近该偏微分方程的[1]

    示例

    下面的图片展示了一些关于形态蛇的例子。

    MorphGAC

    https://raw.github.com/pmneila/morphsnakes/master/examples/nodule.gif

    https://raw.github.com/pmneila/morphsnakes/master/examples/starfish.gif

    MorphACWE

    https://raw.github.com/pmneila/morphsnakes/master/examples/lakes.gif

    https://raw.github.com/pmneila/morphsnakes/master/examples/europe.gif

    https://raw.github.com/pmneila/morphsnakes/master/examples/dendrite.gif

    实现

    提供的代码是形态蛇方法的python 实现。 它不打算成为一个快速或者高效的实现。 相反,它的目的是尽可能简短,易于理解和自我包含。

    代码被文档化,在 tests.py 中有一些用法示例。

    引用

    [1 ]( ,。): 一种基于曲率的曲线和曲面演化的形态方法。 在 Pattern的分析和机器智能( PAMI ) 中。
    [2]在Computer计算机视觉和 Pattern 识别 2010 ( CVPR10 ) 会议中。


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