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keynote:lesson07

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keynote:lesson07 [2010/04/22 15:30]
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 ==== 数学基础—隐函数,距离函数 ==== ==== 数学基础—隐函数,距离函数 ====
 === 隐函数 === === 隐函数 ===
-   隐函数(implicit function):自变量和因变量之间的法则是由一个方程式所确定 ​+隐函数(implicit function):自变量和因变量之间的法则是由一个方程式所确定
              ​F(x,​y)=0              ​F(x,​y)=0
-            y=y(x) +            y=y(x) ​            
-   ​例子: +例子: ​  x<​sup>​2</​sup>​+y<​sup>​2</​sup>​-1=0 
-{{:​keynote:​7-3-1.jpg|}}+
 === 距离场函数 === === 距离场函数 ===
-   距离函数定义+距离函数定义:\\ 
 {{:​keynote:​k1.jpg|}} {{:​keynote:​k1.jpg|}}
  
- --- //​[[kangjj628@163.com|康菁菁]] 2010/04/22 15:28//+距离函数的性质: ​ {{:​keynote:​7-3-2.jpg|}}\\  
 +带符号的距离场隐函数:\\  
 +{{:​keynote:​7-3-3.jpg|}}\\ {{:​keynote:​7-3-4.jpg|}}\\ {{:​keynote:​7-3-5.jpg|}}\\  
 +例子: {{:​keynote:​7-3-6.jpg|}}\\ {{:​keynote:​7-3-7.jpg|}} 
 + 
 + 
 + --- //​[[kangjj628@163.com|康菁菁]] 2010/04/23 10:58// 
 + 
 +==== 动态可变形模型 ==== 
 +=== Snake是什么?​ === 
 +  * 动态轮廓模型;​ 参数模型 
 +  * 由Kass,​Witkin和Terzopoulos在1987年提出 
 +  * 能量最小化模式 
 +  * 决定于它的形状和图像内部的位置 
 +=== 传统的Snake模型 === 
 +Snake模型 (1987) [Kass-Witkin-Terzopoulos] 
 +  * 平面的参数化曲线 C:​R→R×R 
 +  * 沿着这条曲线的成本函数 
 +{{:​keynote:​7-3-10.jpg|}} 
 +  * 内部项(internal term)表示 
 +  * 图像项(image term)引导轮廓线向目标图像属性变化(强梯度) 
 +  * 外部项(external term)可以用来说明用户定义的约束,或者是对所重建的结构的一些先验知识 
 +  * 这个成本函数的最小化是对以上这几项的平衡考虑 
 +=== 动态轮廓模型的组成部分 === 
 +内部项(internal term):\\  
 +{{:​keynote:​7-3-11.jpg|}} 
 +  * 一阶导数使得snake像膜一样运动 
 +  * 二阶导数使得snake像薄片一样运动 
 +图像项(image term):\\  
 +{{:​keynote:​7-3-12.jpg|}} 
 +  * 可以引导snake变化成 
 +    * 等值线{{:​keynote:​7-3-13.jpg|}},边界线{{:​keynote:​7-3-14.jpg|}},或终止。 
 +其他的约束...:气球模型,区域snake... 
 +=== 内力 === 
 +  * 弹力(alpha力)——向内拉 
 +{{:​keynote:​7-3-15.jpg|}} 
 +  * 弯曲力(beta力)——对曲线进行平滑而不是收缩 
 +{{:keynote:​7-3-16.jpg|}} 
 +=== 外力 === 
 +  * 图像梯度力 
 +  * 是不同snake模型之间的主要区别 
 +  * 传统snake模型的F<​sub>​ext</​sub>​ :{{:​keynote:​7-3-18.jpg|}} 
 +  * 怎样选择E<​sub>​ext</​sub>​——在边界上呈现更小的值 
 +{{:​keynote:​7-3-19.jpg|}} 
 +=== 优化动态轮廓 === 
 +运用Euler-Lagrange方程\\  
 +{{:​keynote:​7-3-22.jpg|}}\\  
 +用来更新从原始曲线向目标图像变化过程中的位置 
 +  * 初始化曲线,用一定数量的控制点和一个基本函数集 
 +  * 解上面的方程,然后更新控制点的位置 
 +  * 重新设置更新后的曲线的参数,然后继续以上的步骤直到收敛 
 +参数动态轮廓:​ 
 +  * 用一系列的点表示 
 +  * 每个点迭代变化位置 
 +{{:​keynote:​7-3-23.jpg|}}\\  
 +几何动态轮廓:​ 
 +  * 用一系列系数表示 
 +  * 在每一轮迭代之前采样 
 +  * 每个样本都发生变化 
 +  * 计算新的参数(插值) 
 +{{:​keynote:​7-3-24.jpg|}} 
 +=== 动态可变形模型 === 
 +经典的可变形模型-snakes 
 +  * 假设:物体在图像中的边界是分段连续或光滑的,并且用参数表示为{{:​keynote:​7-3-25.jpg|}} 
 +  * 轮廓的能量约束表示为{{:​keynote:​7-3-26.jpg|}} 
 +    * 其中S表示对边界线的内部约束,P表示对边界线的外部约束 
 +    * S可以定义为{{:​keynote:​7-3-27.jpg|}}\\ 分别表示对曲线的张量和硬度的限制 
 +    * P可以定义为{{:​keynote:​7-3-28.jpg|}}\\ 表示曲线被吸引到梯度大(可能是边界)的区域 
 +  * 上式的Euler-Lagrange方程为\\ {{:​keynote:​7-3-29.jpg|}} 
 +动态snake 
 +  * 经典的snake是一个静态问题,如果将问题的求解看作是曲线的演化,曲线变为{{:​keynote:​7-3-31.jpg|}}则上面问题可以化为 \\ {{:​keynote:​7-3-32.jpg|}}\\ 该式的稳定解就是原静态问题的解,其中前两项可以看作曲线的惯性力和粘滞力。 
 +动态可变形模型的求解 
 +  * 一般的方法式将几何模型v表示为局部或全局基函数的线性组合(利用有限元法,有限差分法,或者样条函数法等),然后将问题转化为求解线性参数。 
 +  * 一般的形式为\\ {{:​keynote:​7-3-34.jpg|}}\\ 其中K叫做刚性矩阵。最后的方程可以化为一个二次常微分形式\\ {{:​keynote:​7-3-35.jpg|}} 
 +=== 传统snake模型存在的问题 === 
 +  * 捕捉范围 
 +  * 收敛性不好\\ {{:​keynote:​7-3-36.jpg|}} 
 +=== 外力——气球(balloons) === 
 +  * L.D.Cohen and I.Cohen,​1993 
 +  * 将曲线向外推\\ {{:​keynote:​7-3-37.jpg|}} 
 +  * 问题:收敛性不好\\ {{:​keynote:​7-3-38.jpg|}} 
 +=== 外力——GVF === 
 +  * C Xu and J.L.Prince,​1998 
 +  * GVF(gradient vector flow 梯度向量流):​{{:​keynote:​7-3-39.jpg|}} 
 +  * 边界图: {{:​keynote:​7-3-40.jpg|}} 
 +  * 能量最小化:​ {{:​keynote:​7-3-41.jpg|}} 
 +=== 结果 === 
 +{{:​keynote:​7-3-43.jpg|}} 
 + 
 +=== 更多有关snake模型... === 
 +  * snake模型不改变拓扑信息 
 +  * 其他模型: 
 +    * 带有拓扑控制的snake模型---Stephan Bischoff, Leif Kobbelt 
 +  * 更高维的模型: 
 +    * GVF—C.Xu,​98 
 +    * L.Cohen,​95 
 +    * ... 
 + 
 + --- //​[[kangjj628@163.com|康菁菁]] 2010/04/23 11:10//
  
  
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