activecontour
利用主动轮廓(蛇)区域生长技术将图像分割成前景和背景
语法
描述
的活跃的轮廓技术，也叫蛇，是一种迭代的区域增长图像分割算法。使用主动轮廓算法，您可以在图像上指定初始曲线，然后使用activecontour函数使曲线向物体边界演化。
例子
使用活动轮廓分割图像
读取并显示灰度图像。
I = imread(“coins.png”）;imshow (I)标题(原始图像的）
指定一个围绕感兴趣的对象的初始轮廓。显示轮廓。
mask = 0 (size(I));掩码(25:end-25,25:end-25) = 1;imshow(面具)标题(“初始轮廓位置”）
方法分割图像activecontour函数。默认情况下，该函数通过100次迭代进行分割。
bw = activecontour(I,mask);
显示结果。在100次迭代之后，由于原始轮廓不接近对象边界，对象没有从背景中完全分割出来。
imshow (bw)标题(“分割图像，100次迭代”）
要继续发展细分，增加迭代的次数。经过300次迭代之后，对象从背景中完全分割出来。
bw = activecontour(I,mask,300);imshow (bw)标题(“分割图像，300次迭代”）
基于交互式掩模的活动轮廓分割图像
读取并显示灰度图像。
I = imread(“toyobjects.png”）;imshow(我)
方法绘制接近感兴趣对象的初始轮廓drawrectangle函数。绘制轮廓后，创建蒙版使用createMask函数。
R = drawrectangle;
mask = createMask(r);
方法分割图像“边缘”方法和200次迭代。
bw = activecontour(I,mask,200，“边缘”）;
在原始图像上以红色显示最终轮廓。
持有在；visboundaries (bw,“颜色”，“r”）;
在原始图像上显示分割结果。前景中的对象是蓝色的。
图imshow (labeloverlay(我,bw));
使用2-D初始种子掩膜执行3-D分割
加载三维体积图像数据，去除单一维度。
D =负载(“mri.mat”）;A =挤压(D.D);
为初始种子点创建二维蒙版。
种子级别= 10;种子= A(:，:，种子级别)> 75;图imshow(种子)
创建一个空的3-D种子蒙版，把种子点放进去。
mask = 0 (size(A));mask(:，:，seedLevel) =种子;
使用活动轮廓执行分割，指定种子蒙版。
bw = activecontour(A,mask,300);
显示三维分割图像。
图;P = patch(等值面(double(bw)));p.FaceColor =“红色”；p.EdgeColor =“没有”；Daspect ([1 1 27/128]);camlight;照明冯氏
输入参数
输出参数
提示
activecontour中使用区域的边界面具作为进化开始的轮廓的初始状态。口罩上的洞会导致不可预知的结果。使用imfill填补任何区域的空洞面具．如果一个区域触及图像边界，那么
activecontour在进一步处理之前，从该区域删除一个单像素层，以便该区域不接触图像边界。要获得更快更准确的结果，请指定接近所需对象边界的初始轮廓位置，特别是对于
“边缘”方法。为
“边缘”方法，活动轮廓自然偏向向内收缩(塌陷)。在没有任何图像梯度的情况下，活动轮廓会自行收缩。相反，对于“Chan-Vese”方法，其中轮廓是无偏的，轮廓可以根据图像特征自由收缩或扩展。实现了精确的分割
“边缘”方法，指定位于对象边界之外的初始轮廓。活动轮廓带“边缘”方法在默认情况下偏向于收缩。如果目标区域具有显著不同的灰度强度，则
“Chan-Vese”方法[1]可能无法分割图像中的所有对象。例如，如果图像包含比背景更亮的物体和一些比背景更暗的物体，则“Chan-Vese”方法通常只分割出黑暗或明亮的物体。
算法
activecontour使用稀疏场水平集方法，类似于[3]，用于实现主动轮廓演化。
参考文献
[1]陈廷芳，l.a. Vese，无边的活动轮廓．《IEEE图像处理汇刊》，第10卷，第2期，第266-277页，2001。
V. Caselles, R. Kimmel, G. Sapiro，测地线活动轮廓．国际计算机视觉杂志，第22卷，第1期，第61-79页，1997。
r·t·惠特克，基于距离数据的三维重建的水平集方法．国际计算机视觉杂志，第29卷，第3期，第203-231页，1998。
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