Portátil de OFELI Abrir, implementación de niveles de nivel abierto y eficiente
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Algoritmo funcionar segmentación Segmentación de imagen algoritmo de segmentación

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Portable OFELI lo ayudará a someterse a una demostración sobre cómo operar un algoritmo de segmentación de imágenes de Y. Shi y W. C. karl, utilizando un enfoque discreto para la aproximación de la evolución de curva basada en niveles (contornos activos implícitos). Este es un nuevo (2005) y un algoritmo rápido sin la necesidad de resolver ecuaciones diferenciales parciales (PDE) al mismo tiempo que preserva las ventajas de los métodos establecidos a nivel, como el manejo automático de cambios topológicos. Se han demostrado considerables aceleraciones (× 100) en comparación con las implementaciones de nivel de banda estrecha basadas en PDE. Principales características: Una biblioteca de procesamiento de imágenes escrita en idioma C ++ con: Una implementación abstracta del algoritmo de dos ciclos de dos ciclos (FTC) de Y.SHI y W. C. Karl. implementaciones basadas en la herencia con velocidades específicas derivadas del modelo de Chan-Vese (basado en región) y modelo geodésico (basado en el borde) para crear una API para una buena reutilización del Código. Clases de preprocesamiento para imágenes de color y escala de grises, incluidos filtros (filtro gaussiano, filtro mediano, difusión anisotrópica de Perona-Malik, erosión, dilatación, gradiente morfológico, apertura, cierre y transformaciones de sombrero de arriba) y generadores de ruido (ruido blanco gaussiano, impulsivo Ruido y moteado) Gracias a los generadores de números pseudo-aleatorios de Boost Library. La distancia de Hausdorff y la distancia de Hausdorff modificada se encuentran entre 2 listas de puntos de límite (para evaluar, por ejemplo, la precisión de la segmentación entre una verdad de tierra / segmentación manual y una segmentación automática). Interfaz gráfica de usuario escrita en C ++ / QT: Una ventana principal basada en el ejemplo del visor de imágenes de la documentación QT para mostrar la imagen de entrada y cada paso del contorno activo. Una ventana de configuración para controlar los modelos de velocidad externa, la velocidad interna opcional, la inicialización activa de contorno, el preprocesamiento y la visualización de la imagen de la ventana principal con una vista de actualización / interactiva de cada modificación y un manejo de eventos del mouse para la inicialización. Una ventana de evaluación para abrir 2 imágenes segmentadas y para calcular la distancia de Hausdorff y la distancia de Hausdorff modificada con un manejo de eventos del mouse para seleccionar el color de las listas de puntos en las imágenes.

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