Abstract-I detta papper föreslår vi en ny modell för aktiva konturer för att upptäcka objekt i en given bild, baserat på tekniker för kurvutveckling, Mumford-Shah funktion för segmentering och nivåuppsättningar. Vår modell kan upptäcka objekt vars gränser inte nödvändigtvis definieras av lutning. Vi minimerar en energi som kan ses som ett särskilt fall av det minimala partition problemet. I den nivåuppsättning formulering, problemet blir en "medel-kurva flöde"-liknande att utveckla den aktiva konturen, som kommer att stanna på önskad gräns. Men stopptermen beror inte på bildens lutning, som i de klassiska aktiva konturmodellerna, utan är istället relaterad till en viss segmentering av bilden. Vi kommer att ge en numerisk algoritm med ändliga skillnader. Slutligen kommer vi att presentera olika experimentella resultat och i synnerhet några exempel för vilka de klassiska ormmetoderna baserade på lutningen inte är tillämpliga. Dessutom kan den ursprungliga kurvan vara var som helst i bilden, och interiöra konturer detekteras automatiskt.
För att övervinna dessa nackdelar föreslog REF ) en ACM baserad på nivåuppsättningsmetod (LSM) och Mumford-Shah funktion för bilder av olika form objekt.
Active Contours without Edges
{'venue': 'IEEE transactions on image processing : a publication of the IEEE Signal Processing Society', 'journal': 'IEEE transactions on image processing : a publication of the IEEE Signal Processing Society', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine', 'Mathematics']}