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partial-difference-equation-method
- 使 用 说 明 本光碟中包含五个文件夹。 （1）视频剪辑：可供教学演示，其中，"two_cells"是采用改进的变分水平集方法，实现GAC模型图像分割的演化过程；"denoissing"是利用P_M方程，对图像平滑去噪的演化过程 "curve_linear_heat_flow"是利用FT实现的闭合曲线的线性热流演化过程。 （2）二值图像：其中的图像可供形态学图像处理实验用，也可通过提取对象的边界，供曲线演化实验使用。 （3）灰度图象和彩色图像：其中的图像，可以作为图像分
LevelSet
- VC++实现的GAC水平集， 这样的程序很少见，大部分都是matlab编写的，虽然程序比较简单，但是很有借鉴和参考价值。 有曲线演化的过程-GAC level set VC++ implemented, such programs are rare, and most of them are prepared matlab, although the procedure is relatively simple, but very useful reference and the referen
QuXianYanHua
- 利用PDE曲线演化方法，求图像边缘的一个实验例子，包含代码和实验报告-Use of curve evolution PDE method for image edge of an experimental example, the report contains the code and experiment
ImageSegJpeg
- 一种运用边缘矢量场的图象分割算法得到连续的边缘信息并做跟踪.-This image segmentation utilizes an edge vector field (EVF) within the curve evolution framework by using both color and texture features. The JSEG segmentation aims to achieve consistent segmentation and tracking res
active_contour_without_edge
- a model for active contours to detect objects in a given image, based on techniques of curve evolution, Mumford–Shah functional for segmentation and level sets.Related paper:Active Contours Without Edges
split_step_fourior
- 光传输链路的分步傅立叶算法仿真核心代码，可以绘制曲线观察演化过程-Optical link simulation step Fourier algorithm for the core code, you can draw the curve evolution process of observation
creatimage
- createimage函数实现当前零水平集（演化曲线）在原图上的显示和嵌入函数u的重新初始-Createimage functions implementing the current zero level set (curve evolution in the display on the original) and inline function u initial again
PDE_Programs
- 图像处理的偏微分方程方法，包括曲线演化，图像分割，图像滤波，图像复原等的matlab源代码。-Partial differential equations of image processing methods, including curve evolution, image segmentation, image filtering, image restoration, etc. matlab source code.
Image-Segmentation-Method
- 本文主要研究基于水平集方法的活动轮廓模型图像分割，在回顾活动轮廓模 型发展的基础上，介绍了曲线演化理论及其水平集方法，证明了水平集方法可以 有稳定的数值实现方式且其处理拓扑变化的自然性，进一步引出了变分水平集方 法。 本文介绍了两种不同的几何活动轮廓模型：基于梯度信息的李纯明模型以及 基于区域信息的 Chan-Vese 模型（C-V 模型）。在分析上述两模型的优缺点上，提 出了一种改进的 C-V 模型，改进模型引入了距离约束项，同时对基于区域的外部 能量项进行了改进，
levelset_lecture
- 这几张PPT内容主要是李春明针对水平集的一些基本知识、应用展开的。-Lichunming-- Curve evolution and level set methods: Curve Evolution: from snake to general curve evolution Level Set Methods: basic concepts and methods Numerical issues: Difference scheme:
segmentation
- 利用水平集的方法，参考国外的论文，对图像进行预处理后再经过曲线演化获得轮廓-Level set method, refer to the foreign papers, image pre-processing and then obtained through curve evolution contour
Improved-cv
- 当红外图像中包含较强噪声时, C-V 模型水平集分割方法会产生大量冗余轮廓 同时, C-V 水平集采用偏 微分方程( PDE) 实现, 存在计算量大、分割速度慢的缺点。为此, 本文提出了改进的快速算法, 该算法保留了C-V 模型的全局优化特性, 并通过窗口滤波整合图像邻域空间信息来构建曲线进化的外部速度, 从而提高C-V 模型 的抗噪性并减少分割中产生的冗余轮廓 采用基于双链表的快速水平集算法来实现曲线的演化, 去除了传统算 法中的重新初始化和PDE 求解的过程, 减少了迭代步数
level-set
- 水平集方法的诞生有效解决了以前算法不能解决的在曲线演化过程中的拓扑变化问题，其核心是利用水平集这一数学理论来对能量函数进行极小值求解的曲线演化过程，通过求解极小值最终获取目标轮廓从而达到图像分割的目的 为了解决不同应用领域的图像处理问题，各种相应的基于水平集方法的图像分割算法已被提出，大量的研究者仍在不断地改进和提高这些算法的效率和有效性.对现有的用于部分图像分割的水平集方法进行了综述，主要介绍传统水平集方法无重新初始化水平集方法连续水平集方法以及最近相关的改进方法，并简要讨论了各种方法的优缺点
Integrative-diagnostic-and-evolution-prediction-m
- and split. Although this topological constraint may be reasonable in the segmentation of the liver, it would certainly be undesirable when segmenting blood vessels in an MR image. An algorithm to overcome these diculties was rst introduced by
LiGAC
- Li等人提出了一种无须重新初始化的水平集演化方法，更准确的说，可以称为距离保持的水平集演化。它针对于传统的水平集曲线演化理论的缺点，提出了一种新的几何活动轮廓的变分方法-Li put forward a kind of need to initialize level set evolution method, more accurately, can maintain the level set evolution of called distance. It in view of the s
DRLSE_v0
- is Matlab code implements a new level set formulation, called distance regularized level set evolution (DRLSE), proposed by Chunming Li et al s in the paper "Distance Regularized Level Set Evolution and its Application to Image Segmentation", IEEE Tr
Curve-evolution
- 里面包含了曲线演化的两种形式，常量演化和曲率演化。-Which contains the curve evolution of two forms, the constant evolution and the evolution of curvature.
Image-Processing-Based-on-PDE
- 《图像处理的偏微分方程方法》随书光盘完整版 本光碟中包含五个文件夹。 （1）视频剪辑：可供教学演示，其中， two_cells 是采用改进的变分水平集方法，实现GAC模型图像分割的演化过程； denoissing 是利用P_M方程，对图像平滑去噪的演化过程 curve_linear_heat_flow 是利用FT实现的闭合曲线的线性热流演化过程。 （2）二值图像：其中的图像可供形态学图像处理实验用，也可通过提取对象的边界，供曲线演化实验使用。 （3）灰度图象和彩色图像：其
DCE
- DCE离散曲线演化算法，通过离散曲线演化算法来求得轮廓曲线的关键点-DCE curve evolution algorithm
Ventricular-separation
- 基于snake模型和水平集方法的曲线演化的左心室分割-Snake model based on curve evolution and level set method segmentation of the left ventricle