Abstract-Snakes, eller aktiva konturer, har i stor utsträckning använts i bildbehandlingsapplikationer. Typiska vägspärrar till konsekventa prestanda inkluderar begränsat fångstområde, bullerkänslighet, och dålig konvergens till konkaviteter. I detta dokument föreslås en ny yttre kraft för aktiva konturer, så kallade vektorfältskonvolution (VFC), för att ta itu med dessa problem. VFC beräknas genom att den kantkarta som genereras från bilden sammanställs med den användardefinierade vektorkärnan. Vi föreslår två strukturer för vektorkärnans magnitudfunktion, och vi tillhandahåller en analysmetod för att uppskatta parametern för magnitudfunktionen. Blandade VFC införs för att lindra eventuella läckageproblem som orsakas av att man väljer olämpliga parametrar. Vi visar också att standarden yttre kraft och lutning vektorflödet (GVF) yttre kraft är specialfall av VFC i vissa scenarier. Exempel och jämförelser med GVF presenteras i detta dokument för att visa fördelarna med denna innovation, inklusive överlägsen bullertålighet, minskade beräkningskostnader och flexibiliteten i att skräddarsy kraftfältet.
Metoden var dock fortfarande initieringskänslig och konvergerade långsamt, varför Vector Field Convolution (VFC) publicerades i REF för att förbättra GVF:s prestanda.
Active Contour External Force Using Vector Field Convolution for Image Segmentation
{'venue': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Medicine', 'Computer Science']}