CV模型的Matlab实现.doc
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1、CV 模型的 Matlab 实现张晓峰 南通大学计算机科学与技术学院 226019 Realization of CV Model with MatlabProgramming LanguageZhang XiaofengSchool of Computer Science and Technology, NantongNantong 226019, ChinaUniversity,(7)2 CV模型的Matlab实现21 的初始化0符号距离函数(SDF)函数定义为:任意像素点 P ( x , y ) 到曲线 C 的距离 d (P ,C )量函数如下:摘 要CV 模型是现在应用较广泛的一种图像
2、分割方法,但是其中涉及较多复杂的概念,使得刚 接触该模型的人无从着手研究。 本文用 matlab 实现了 CV 模型,将原文中的概念部分 进行了较详细的解释,为以后进一步研究该 模型打下了基础。 (2 )=mind(P ,PC) ,其中 P 是 C 上的点。CSDF 函数的初始化对于规则初始轮廓线来说是很简单的。一般所取的曲线 C 是 一个规则的圆,圆心(x ,y ),半径为 r,0 0则 SD F 计算公式为:(8 )上式中的 C 是任意闭合活动轮廓线。可看出,当闭合活动轮廓线 C 没有位于两个同质区域的边界 C 时,F (C)不能达到最0小值。据此,提出了如下的图像分割能量函数:关键词CV
3、 模型;matlab Matlab 中计算 的方法如下:中图分类号:TP391 0X ,Y = m esh g rid ( 1 :n co l, 1 : n ro w );Abstract = s q r t( (X -j c) . 2 + (Y -i c) . 2 ) -r ;CV model is a widely used means to segment images.The model has many conceptions hard to understand, so the beginners of researching this model hardly go on wit
4、h their researches. In this paper , CV model is corded in matlab programming language and some conceptions in this model are particular explained. These make a fundament for further research of this model.0其中, 第一步产生的是网格矩阵 (ncol,nrow 分别是图像的行数和列数),从 ( 1 , 1 ) ,( 1 , 2 ) 一直到( n c o l , n r o w - 1 ) ,(
5、 n c o l , n ro w);第二步产生的是一个 ncol 行 n ro w(3)式中:Length 是闭合轮廓线C 的长度;Area 是 C 的内部区域面积; , 是各1 2个能量项权重系数。列的矩阵,分别计算网格上每个点的 SDF。设 是根据初始轮廓线,即C | (x请注意式中所用的乘方运算符号:“.”,这是针对矩阵中的每一个元素分别用乘方运 算的符号,以下的运算符号类同。22 偏微分方程的边界 式(7)的最后部分是所求偏微分方程的边界条件:诺依曼边界。一般该边界条件要求图像的最边缘和次边缘的像素值相等。 然而 matlab 中的 gradient 函数求梯度 时并不是和我们手工计
6、算完全相同,如:00,y)=0,并设为内正外负型的 S DF ,即insid e (C )0,ou tsid e (C )0 。 为了将积分区域统一变成图像区域,Key wordsCV model; matlab引入函数 H 和测度 :0( 4 )引言则 F (c1,c2,C)可改写成:图像分割是图像处理到图像分析的关键步骤,在数字图像处理中占据重要的位置。MS 模型是近年来为人们广为研究的一种较好的图像分割模型。但是由于MS 模型理论深刻,在数学处理上有一定的困难,所已知矩阵以,Chan 和 Vese 提出了一种简化的 MS 模型 CV 模型1。ax,ay=gradient(a),则 ax,
7、ay 分别 x和 y 方向上的梯度,其值为:文献 1 中由于图像和公式不是完全对(5)应的,因此具体到实现CV 模型时就会遇到对上式求一阶变分得:相当的困难。本文将分析CV 模型中的各个步骤,并给出 matlab 的关键代码,为后继的研究工作提供基础。(6 )1 CV 模型介绍Chan 和 Vese 提出的是一种简化的 MS模型。他们假设图像中每个同质区域的灰记 h 为空间步长, t 为时间步长。引入记号:度值是常数,即:所以,其梯度的求法是(a -a )+(a -i i-1i+1( 1 )则一种简化的基于 MS 模型的拟合能a ) / 2 ,开头和结尾的由于缺少一部分,i在求解时并没有除以
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