Förmågan att begränsa geometrin hos deformerbara modeller för bildsegmentering kan vara användbar när information om den förväntade formen eller positioneringen av objekten i en scen är känd a priori. Ett exempel på detta är när man segmenterar neurala tvärsnitt i elektronmikroskopi. Sådana bilder innehåller ofta flera inhägnade gränser som skiljer regioner med homogena intensiteter åt. För dessa applikationer tillhandahåller flerfasnivåuppsättningar ett partitioneringsramverk som möjliggör segmentering av flera deformerbara objekt genom att kombinera flera nivåuppsättningsfunktioner. Även om det har gjorts stora ansträngningar i studien av statistisk form tidigare som kan användas för att begränsa geometrin för varje partition, ingen av dessa metoder tillåter direkt modellering av geometriska arrangemang av partitioner. I detta papper visar vi hur man definierar elastiska kopplingar mellan flera nivåuppsättningsfunktioner för att modellera bandliknande partitioner. Vi bygger sådana kopplingar med dynamiska kraftfält som kan bero på bildinnehållet och den relativa placeringen och formen på nivåuppsättningsfunktionerna. Såvitt vi vet är detta det första arbetet som visar ett direkt sätt att geometriskt begränsa flerfasnivåuppsättningar för bildsegmentering. Vi demonstrerar robustheten i vår metod genom att jämföra den med tidigare nivåuppsättningssegmenteringsmetoder.
I REF, Vazquez et al. Definierad elastisk koppling mellan flera nivåuppsättningsfunktioner för att modellera bandliknande partitioner.
Multiphase geometric couplings for the segmentation of neural processes