我对CV模型的理解1

本文探讨了CV模型在区域水平集基础上的工作原理,强调了符号距离函数在确保数值解稳定性中的作用。代码解读部分详细阐述了从初始化、水平集函数演化到曲率计算的过程,以及如何利用海氏函数进行边界处理和内部、外部灰度值的计算,以实现模型的迭代优化。终止条件基于迭代次数或能量最小化。

首先,CV模型是基于区域的水平集,没有涉及到边缘(简单通俗的说是没有边缘监测函数g)。理论部分参考的博士论文。


因此,将其最小化,便可以得到目标物体的边界。





某文章所说,为了保证水平集数值解法的稳定性,水平集函数在演化过程中需要周期性地初始化为符号距离函数。

符号距离函数,也很好理解,也就是自己根据原图像大小,初始化的一个矩阵。通常取圆,半径自己设定。

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我对其代码的理解。

首先读入图片,phi=sdf2circle(nrow,ncol,ic,jc,r);   //初始化为符号距离函数。

   phi=evolution_CVPDE(I,phi,mu,nu,lambda_1,lambda_2,de

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