matlab – 在主动轮廓法中绘制能量

2023年11月26日 318次阅读

我有一个令人兴奋的等式,如

该算法由Lankton实现,您可以在code下载代码和图像.我想基于该代码绘制能量函数.请注意,F是在该代码中计算的.我的目标能量数字如

我尝试通过该代码实现它.但这不是正确的答案

  Energy=[];
  %--main loop
  for its = 1:max_its   % Note: no automatic convergence test

    %-- get the curve's narrow band
    idx = find(phi <= 1.2 & phi >= -1.2)';  
    [y x] = ind2sub(size(phi),idx);

    %-- get windows for localized statistics
    xneg = x-rad; xpos = x+rad;      %get subscripts for local regions
    yneg = y-rad; ypos = y+rad;
    xneg(xneg<1)=1; yneg(yneg<1)=1;  %check bounds
    xpos(xpos>dimx)=dimx; ypos(ypos>dimy)=dimy;

    %-- re-initialize u,v,Ain,Aout
    u=zeros(size(idx)); v=zeros(size(idx)); 
    Ain=zeros(size(idx)); Aout=zeros(size(idx)); 
    F_energy=zeros(size(idx));
    %-- compute local stats
    for i = 1:numel(idx)  % for every point in the narrow band
      img = I(yneg(i):ypos(i),xneg(i):xpos(i)); %sub image
      P = phi(yneg(i):ypos(i),xneg(i):xpos(i)); %sub phi

      upts = find(P<=0);            %local interior
      Ain(i) = length(upts)+eps;
      u(i) = sum(img(upts))/Ain(i);

      vpts = find(P>0);             %local exterior
      Aout(i) = length(vpts)+eps;
      v(i) = sum(img(vpts))/Aout(i);
      F_energy(i)=sum((img(upts)-u(i)).^2)+sum((img(vpts)-v(i)).^2); %% Compute the first term in (5) without integrate
    end   

    %-- get image-based forces
    F = -(u-v).*(2.*I(idx)-u-v);
    % Compute the second term in (5) 
    u=phi<=0;
    bw2=bwperim(u);
    Length_phi=sum(sum(bw2));
    Energy=[Energy (sum(F_energy(:))+alpha.*Length_phi)];
    end

也许它是如此艰巨的任务,因为能量函数是如此复杂.但是,除了enrgy term之外,所有的东西都是通过上面的代码实现的.希望你能理解并帮助我画出能量函数.预先感谢

这是我的数字结果.但是,它与纸张结果不相似.我的结果是在接近零点时能量最小.但论文的结果并非如此.我的代码中发生了什么.

最佳答案 您确定,您的参数与原始纸张中的参数类似吗？我观察到每次迭代中的能量至少取决于两件事：

>半径
>初始化掩码

该论文确实证实了这种关系：

The radius of the ball selected by the B(x,y) function is an
important parameter to be considered when using localized energies.

和

One limitation of the proposed method is that it has a greater
sensitivity to initialization than global region-based methods.

下图显示了我使用您的代码实现的目标：

请注意,在原始纸张中,X轴单位是第二个.代码在每次迭代中为我们提供能量.如果不知道原始计算中的一次迭代的持续时间(在论文中描述),我们就无法真正比​​较这些图.然而,我的与原来的更相似.

这是初始化掩码的代码(对应于绘图)：

I = imread('Mushroom.png');         %-- load the image
m = false(size(I,1),size(I,2));     %-- create initial mask
m(60:100,15:80) = true;             %-- initial mask coordinates

最大迭代次数：400
半径：20

希望我帮了.

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