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一、說(shuō)明
?? 簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，計(jì)算機(jī)視覺(jué)就是為計(jì)算機(jī)提供類(lèi)似人類(lèi)的視覺(jué)。作為人類(lèi)，我們很容易識(shí)別任何物體。我們可以很容易地識(shí)別山丘、樹(shù)木、土地、動(dòng)物等，但計(jì)算機(jī)沒(méi)有眼睛，也沒(méi)有大腦，因此它很難識(shí)別任何圖像。計(jì)算機(jī)只能理解命令和數(shù)學(xué)。因此，有很多技術(shù)可以讓計(jì)算機(jī)識(shí)別各種物體。圖像分割是目標(biāo)檢測(cè)的方法之一。
二、什么是圖像分割？
?? 圖像分割是指通過(guò)對(duì)圖像的像素值進(jìn)行聚類(lèi)來(lái)劃分輸入圖像。它主要用于從圖像中識(shí)別各種表面或生物或非生物物體。例如，如果您有以下圖像作為輸入，那么您可以將老虎、綠草、藍(lán)色的水和陸地作為輸出圖像中的各種表面。
圖片: 
?? 有各種圖像分割技術(shù)，例如活動(dòng)輪廓、分割和合并、分水嶺、區(qū)域分割、區(qū)域合并、基于圖的分割、均值平移和模型查找以及歸一化剪切。
?? 本文介紹了一種最有用的圖像分割技術(shù)，稱(chēng)為“主動(dòng)輪廓”。
2.1 什么是主動(dòng)輪廓？
?? 主動(dòng)輪廓是一種分割方法，它使用能量力和約束將感興趣的像素從圖片中分離出來(lái)，以進(jìn)行進(jìn)一步的處理和分析。
?? 活動(dòng)輪廓被定義為分割過(guò)程的活動(dòng)模型。輪廓是定義圖像中感興趣區(qū)域的邊界。輪廓是已插值的點(diǎn)的集合。插值過(guò)程可能是線性、樣條或多項(xiàng)式，具體取決于圖像中曲線的描述方式。
2.2 為什么需要主動(dòng)輪廓？
?? 活動(dòng)輪廓在圖像處理中的主要用途是定義圖像中的平滑形狀并構(gòu)建區(qū)域的閉合輪廓。主要用于識(shí)別圖像中不均勻的形狀。
?? 活動(dòng)輪廓用于各種醫(yī)學(xué)圖像分割應(yīng)用。各種形式的活動(dòng)輪廓模型被用于各種醫(yī)學(xué)應(yīng)用中，特別是用于從各種醫(yī)學(xué)圖像中分離所需區(qū)域。例如，使用主動(dòng)輪廓模型檢查大腦 CT 掃描的切片以進(jìn)行分割。
2.3 主動(dòng)輪廓如何工作？
?? 活動(dòng)輪廓是一種在圖像中獲取具有分割約束和力的可變形模型或結(jié)構(gòu)的技術(shù)。輪廓模型定義對(duì)象邊界或其他圖片特征以生成參數(shù)曲線或輪廓。
?? 模型的曲率是使用多種利用外力和內(nèi)力的輪廓技術(shù)來(lái)確定的。能量函數(shù)總是與圖像的曲線相關(guān)。外部能量被描述為由專(zhuān)門(mén)用于控制輪廓在圖像上的位置的圖片引起的力和用于控制變形變化的內(nèi)部能量的總和。
?? 對(duì)某一圖像的輪廓分割約束是根據(jù)需要確定的。通過(guò)定義能量函數(shù)可以獲得所需的形狀。定位輪廓的點(diǎn)的集合用于描述輪廓變形。該形狀對(duì)應(yīng)于所需的圖像輪廓，其是通過(guò)最小化能量函數(shù)來(lái)定義的。
三、主動(dòng)輪廓分割模型
3.1.蛇模型
?? 蛇模型是一種能夠解決廣泛的分割問(wèn)題的技術(shù)。該模型的主要功能是識(shí)別和勾勒出目標(biāo)對(duì)象以進(jìn)行分割。它需要對(duì)目標(biāo)物體的形狀有一些先驗(yàn)知識(shí)，尤其是對(duì)于復(fù)雜的物體。主動(dòng)蛇模型（通常稱(chēng)為蛇）通常通過(guò)使用專(zhuān)注于最小化能量的樣條線進(jìn)行配置，然后使用控制圖像的各種力。
3.2 方程
?? 簡(jiǎn)單的蛇模型可以由一組n個(gè)點(diǎn) v i表示， i=0,….n-1， 內(nèi)部彈性能量項(xiàng) E Internal 和基于外部邊緣的能量項(xiàng) E external。 內(nèi)部能量項(xiàng)的目的是調(diào)節(jié)蛇的變形，而外部能量項(xiàng)的功能是控制輪廓與圖像的擬合。外部能量通常是由圖片E image引起的力和由用戶E con施加的約束力的組合。?? 蛇的能量函數(shù)是其外部能量和內(nèi)部能量的總和，可以寫(xiě)成如下：
3.3 優(yōu)勢(shì)
?? 主動(dòng)蛇模型的應(yīng)用正在迅速擴(kuò)展，特別是在許多成像領(lǐng)域。在醫(yī)學(xué)成像領(lǐng)域，蛇模型用于分割圖像中與圖片的其他區(qū)域相比具有獨(dú)特特征的部分。醫(yī)學(xué)成像中的傳統(tǒng)蛇模型應(yīng)用包括用于識(shí)別青光眼的視盤(pán)和視杯分割、細(xì)胞圖像分割、血管區(qū)域分割以及用于診斷和研究疾病或異常的其他幾個(gè)區(qū)域分割。
3.4 壞處
?? 傳統(tǒng)的主動(dòng)蛇模型方法存在各種低效問(wèn)題，例如高復(fù)雜性對(duì)象中的噪聲敏感性和錯(cuò)誤的輪廓檢測(cè)，這些問(wèn)題在先進(jìn)的輪廓方法中得到了解決。
四、.梯度矢量流模型
?? 梯度矢量流模型是蛇形或活動(dòng)輪廓模型的更發(fā)達(dá)且定義明確的版本。傳統(tǒng)的蛇模型有兩個(gè)局限性：凹邊界的輪廓收斂不充分以及蛇曲線流在距離最小值很遠(yuǎn)的地方開(kāi)始。作為擴(kuò)展，梯度矢量流模型利用梯度矢量流場(chǎng)作為能量約束來(lái)確定等高線流。
4.1 方程
?? 在 2D 中，GVF 矢量場(chǎng)
F
G
V
F
F_{GVF}
FGVF?最小化能量泛函
其中“μ”是可控平滑項(xiàng)。
4.2 優(yōu)勢(shì)
?? 梯度矢量流模型是蛇模型的高級(jí)版本，用于各種圖像處理應(yīng)用，特別是醫(yī)學(xué)圖像處理。醫(yī)學(xué)成像中具有特定參數(shù)的區(qū)域的分割是在主動(dòng)輪廓模型的幫助下完成的。由于這些模型在目標(biāo)對(duì)象周?chē)鷦?chuàng)建輪廓，因此它與圖像分離。4.3 壞處
?? 利用 GVF 的主要困難是平滑項(xiàng)“μ”導(dǎo)致輪廓的邊緣變圓。減小“μ”的值可最大限度地減少舍入，但會(huì)增加平滑量。五、氣球模型
?? 蛇模型不會(huì)被吸引到遠(yuǎn)處的邊緣。如果沒(méi)有顯著的圖像力應(yīng)用于蛇模型，其內(nèi)側(cè)將會(huì)收縮。大于最小值輪廓的蛇最終會(huì)收縮到其中，而小于最小值輪廓的蛇將不會(huì)發(fā)現(xiàn)最小值，而是會(huì)繼續(xù)收縮。為了解決蛇模型的約束，開(kāi)發(fā)了氣球模型，其中將膨脹因子納入作用在蛇上的力中。通貨膨脹的力量可以壓倒來(lái)自弱邊緣的力量，加劇第一猜測(cè)本地化的問(wèn)題。5.1 方程
?? 氣球模型中引入了作用在蛇上的力的膨脹項(xiàng)。
5.2 優(yōu)勢(shì)
?? 氣球概念用于分割各種醫(yī)學(xué)圖片。該應(yīng)用程序的主要目的是提出一種用于分割 2D 圖像和重建 3D 網(wǎng)格的新技術(shù)，以確保網(wǎng)格的無(wú)懈可擊。5.3 壞處
?? 氣球模型的最大問(wèn)題是處理速度慢，這使得管理銳利邊緣變得困難，并且需要仔細(xì)放置對(duì)象。氣球模型常用于分析圖片輪廓提取。六、幾何或測(cè)地線活動(dòng)輪廓模型
?? 幾何活動(dòng)輪廓 (GAC) 是輪廓模型的一種形式，它通過(guò)垂直移動(dòng)曲線的點(diǎn)來(lái)調(diào)整歐幾里得平面中建立的平滑曲線。這些點(diǎn)以與圖像區(qū)域的曲率成比例的速率移動(dòng)。曲線的幾何流動(dòng)和圖像中物品的識(shí)別被用來(lái)表征輪廓。幾何流包括感興趣區(qū)域的內(nèi)部和外部幾何測(cè)量。在檢測(cè)圖像中的項(xiàng)目的過(guò)程中，利用了蛇的幾何替代。這些輪廓模型很大程度上依賴于指定圖像的獨(dú)特區(qū)域進(jìn)行分割的水平集函數(shù)。6.1 方程
?? 例如GAC的梯度下降曲線演化方程為
?? 其中 g(I) 是停止函數(shù)，c是拉格朗日乘子，K 是曲率，矢量 N 是單位向內(nèi)法線。這種特殊形式的曲線演化方程僅依賴于法線方向的速度。因此，通過(guò)將水平集函數(shù) φ 插入其中，可以將其等效地重寫(xiě)為歐拉形式，如下所示
6.2 優(yōu)勢(shì)
?? 幾何活動(dòng)輪廓主要用于醫(yī)學(xué)圖像計(jì)算，特別是基于圖像的分割。在這種情況下，任何成像方式的圖片都會(huì)被檢查以進(jìn)行分割，以便研究、處理和分析感興趣的區(qū)域。這些區(qū)域包括在人體內(nèi)部區(qū)域或器官中形成的任何畸變，例如血栓、創(chuàng)傷、病變、細(xì)胞異常、代謝中斷、生物分子破壞等。6.3 壞處
?? 大多數(shù)情況下，它沒(méi)有這樣的低效率，但它們很難實(shí)施，因?yàn)樗鼈儽举|(zhì)上很復(fù)雜。七、使用活動(dòng)輪廓實(shí)現(xiàn)蛇模型
Python代碼：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from skimage.color import rgb2gray
from skimage import data
from skimage.filters import gaussian
from skimage.segmentation import active_contour
image = data.astronaut()
image = rgb2gray(image)
s = np.linspace(0, 2*np.pi, 400)
r = 100 + 100*np.sin(s)
c = 220 + 100*np.cos(s)
init = np.array([r, c]).T
snake = active_contour(gaussian(image, 3, preserve_range=False),
init, alpha=0.015, beta=10, gamma=0.001)
fig, ax = plt.subplots(figsize=(7, 7))
ax.imshow(image, cmap=plt.cm.gray)
ax.plot(init[:, 1], init[:, 0], '--r', lw=3)
ax.plot(snake[:, 1], snake[:, 0], '-b', lw=3)
ax.set_xticks([]), ax.set_yticks([])
ax.axis([0, image.shape[1], image.shape[0], 0])
plt.show()`
?? 實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示：
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八、經(jīng)常問(wèn)的問(wèn)題
8.1 Q1. 什么是主動(dòng)輪廓分割？
?? 答：主動(dòng)輪廓分割，也稱(chēng)為“蛇”或“snake”，是一種用于圖像中對(duì)象邊界檢測(cè)的計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)。它涉及在對(duì)象邊界附近創(chuàng)建初始輪廓，并迭代調(diào)整其位置以準(zhǔn)確地貼合對(duì)象的邊緣。輪廓根據(jù)圖像梯度、內(nèi)部能量和外部約束產(chǎn)生的力而演變。主動(dòng)輪廓分割在閾值處理或邊緣檢測(cè)等傳統(tǒng)方法可能失敗的情況下特別有用，因?yàn)樗梢酝ㄟ^(guò)根據(jù)對(duì)象邊緣自適應(yīng)調(diào)整輪廓形狀來(lái)處理復(fù)雜的對(duì)象形狀和部分遮擋。8.2 Q2。主動(dòng)輪廓分割可以用來(lái)做什么？
?? 答. 主動(dòng)輪廓分割可用于各種計(jì)算機(jī)視覺(jué)應(yīng)用，例如醫(yī)學(xué)圖像分析（例如 MRI 掃描中的器官分割）、視頻中的對(duì)象跟蹤、圖像編輯（例如用于照片處理的精確對(duì)象隔離）和工業(yè)自動(dòng)化（例如，對(duì)制造品進(jìn)行缺陷檢測(cè)）。在需要精確描繪具有復(fù)雜形狀和變化對(duì)比度的對(duì)象的邊界的情況下，它表現(xiàn)出色。?
到了這里，關(guān)于主動(dòng)輪廓——計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的圖像分割方法的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！
