系統識別號 | U0002-2107201010295800 |
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DOI | 10.6846/TKU.2010.00642 |
論文名稱(中文) | 一個主動式輪廓的研討與製作 |
論文名稱(英文) | A study and implementation on active contour model |
第三語言論文名稱 | |
校院名稱 | 淡江大學 |
系所名稱(中文) | 資訊工程學系碩士班 |
系所名稱(英文) | Department of Computer Science and Information Engineering |
外國學位學校名稱 | |
外國學位學院名稱 | |
外國學位研究所名稱 | |
學年度 | 98 |
學期 | 2 |
出版年 | 99 |
研究生(中文) | 余宗儒 |
研究生(英文) | Zong-Ru Yu |
學號 | 696411734 |
學位類別 | 碩士 |
語言別 | 繁體中文 |
第二語言別 | 英文 |
口試日期 | 2010-06-23 |
論文頁數 | 58頁 |
口試委員 |
指導教授
-
汪柏
委員 - 郭更生 委員 - 汪柏 委員 - 洪文斌 |
關鍵字(中) |
Snake 主動式輪廓 |
關鍵字(英) |
Snake Active Contour |
第三語言關鍵字 | |
學科別分類 | |
中文摘要 |
在這畢業論文中,是以 Active Contour 為基礎,希望減少傳統的 Snake 在輪廓收尋判斷上的錯誤。特別是在凹型的輪廓上,傳統的 Snake 所運用的能量最小化的概念,或是近幾年所提出的 GVF,用散佈方向向量的概念等。似乎在對於凹陷型的輪廓上,都無法達到太好的效果。 本篇論文提出的方法,主要是希望能讓 Snake 順著邊界去做移動,並且在移動的過程中,不停的去做判斷,而不是在一開始就在整張圖像上佈滿方向。要讓 Snake 能依照在不同的情況,能有不同的移動方向,藉此來因應各種不同的圖形與情況。 |
英文摘要 |
In this paper, we propose a model for active contours to detect object in a given image. This model based on Active Contour technique, and reduce traditional snake can't fit the concave contour. In recent years, many peple presnet the other method to improve the traditional snake such as GVF and GGVF. Their method usually use the direction distrubute, but the method can't fit with special concave contours. Our approach can let snake move along the boundaries and on-the-fly check where has the edge point that is not be snake point cover yet. Our method can putty fit the special concave contours. |
第三語言摘要 | |
論文目次 |
第一章 緒論 1 1.1 前言 1 1.2 研究動機與目的 2 1.3 論文內容大綱 3 第二章 相關背景知識 4 2.1 Active Contour(Snake) 4 2.2 Gradient Vector Flow Deformable Models 11 第三章 主動式輪廓的實作 16 3.1 Canny演算法以及實作步驟 16 3.2向量的散佈與Snake的移動 25 第四章 展示結果與討論比較 28 4.1 介紹本篇論文所用的程式環境 28 4.2 成果展示 31 4.3 與其他方法的比較 37 第五章 結論與未來展望 47 參考文獻 49 附錄-英文論文 51 圖 目 錄 圖一 標準的主觀輪廓錯覺 9 圖二 傳統Snake圈選飛機 10 圖三 GVF與GGVF 所用的外力場方向圖 14 圖四 GGVF 受到噪音的干擾圖 15 圖五 GGVF 執行凹型輪廓結果圖 15 圖六 使用Canny模糊化之後的效果圖 16 圖七 f(x)亮度變化 17 圖八 函數一次微分與二次微分圖 17 圖九 模糊化前後的亮度變化 18 圖十 Gaussian 示意圖 19 圖十一 Gaussian mask 圖 σ=1.4 20 圖十二 Sobel中Gx、Gy 的mask圖 21 圖十三 角度範圍圖 23 圖十四 用Gtk所寫的開檔案介面 29 圖十五之一 尚未調整threshold值之前圖 30 圖十五之二 調整threshold值之後圖 30 圖十六之一 一般凹型輪廓的Snake初始位置圖(圈在外面) 31 圖十六之二 一般凹型輪廓的Snake完成圖(圈在外面) 32 圖十六之三 一般凹型輪廓的Snake初始位置圖(圈在裡面) 32 圖十六之四 一般凹型輪廓的Snake完成圖(圈在裡面) 32 圖十七之一 細長凹型輪廓的Snake初始圖(圈在外面) 33 圖十七之二 細長凹型輪廓的Snake完成圖(圈在外面) 33 圖十七之三 細長凹型輪廓的Snake初始圖(圈在裡面) 34 圖十七之四 細長凹型輪廓的Snake完成圖(圈在裡面) 34 圖十八之一 蚊香型環狀輪廓的Snake初始圖(圈在外面) 35 圖十八之二 蚊香型環狀輪廓的Snake完成圖(圈在外面) 35 圖十八之三 蚊香型環狀輪廓的Snake初始圖(圈在裡面) 36 圖十八之四 蚊香型環狀輪廓的Snake完成圖(圈在裡面) 36 圖十九之一 凹型輪廓在各種方法效果的比較圖(圈在外面) 38 圖十九之二 凹型輪廓在各種方法效果的比較圖 (圈在一半) 39 圖二十之一 凹型輪廓的Snake初始圖 (圈在外面) 40 圖二十之二 凹型輪廓的Snake完成圖 (圈在外面) 40 圖二十之三 凹型輪廓的Snake初始圖 (圈在一半) 40 圖二十之四 凹型輪廓的Snake完成圖 (圈在一半) 41 圖二十一 遇到weak edge時在各種方法效果的比較圖 42 圖二十二之一 weak edge的Snake的初始圖 (圈在一半) 42 圖二十二之二 weak edge的Snake的完成圖 (圈在一半) 43 圖二十二之三 weak edge的Snake的初始圖 (圈在裡面) 43 圖二十二之四 weak edge的Snake的完成圖 (圈在裡面) 43 圖二十三之一 收尋大腦輪廓Snake初始圖 44 圖二十三之二 收尋大腦輪廓完成圖 45 圖二十四之一 收尋血管輪廓Snake初始圖 45 圖二十四之二 收尋血管輪廓完成圖 46 圖二十四之三 二值化後的血管圖 46 |
參考文獻 |
[1] Kass M, Withkin A, Terzopoulos D.Snakes: Active contour models. Int’l Journal of Computer Vision,1988. [2] Xu C, Prince JL. Generalized gradient vector flow external forces for active contours. Signal Processing, 1998. [3] C. Xu and J. L. Prince. Generalized gradient vector flow external forces for active contours. Signal Processing, An International Journal, 71(2):132–139, 1998. [4] Chenyang Xu and Jerry L. Prince, “Gradient Vector Flow Deformable Models”, September 2000. [5] Chenyang Xu, Student Member ,“Snakes, Shapes, and Gradient Vector Flow.”, IEEE, and Jerry L. Prince, Senior Member, IEEE, MARCH 1998. [6] NING Ji-Feng1, WU Cheng-Ke, JIANG Guang, LIU Shi-Gang. Anisotropic Diffusion Analysis of Gradient Vector Flow., April 2010. [7] WANG Yuan-Quan, JIA Yun-De,“ Analysis of the Critical Point of the Gradient Vector Flow Snake Model”,September 2006. [8] Petia Radeva and Juab Serrat,“Rubber Snake: Implementation on Signed Distance Potential”,1993 [9] GTK and GIMP ToolKit, http://gtk.org [10] Canny, J., A Computational Approach To Edge Detection, IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence, 8(6):679–698, 1986. [11] Xianghua Xie and Majid Mirmehdi, “RAGS: Region-Aided Geometric Snake”, IEEE TRANSACTIONS ON IMAGE PROCESSING, VOL. 13, NO. 5, MAY 2004. [12] Jun-Liang Lai, “A Study on Visual Detection and Tracking if Moving Targets”, July 2006. [13] N. Ray and S. Acton, “Motion gradient vector flow: External force for tracking rolling leukocytes with shape & size constrained active contours”, IEEE T-MI, vol. 23, no. 12, pp. 1466–1478, 2004. |
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