keynote:lesson08
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| 1 图像轮廓提取 | 1 图像轮廓提取 | ||
| 1.1 边界检测和轮廓线提取 | 1.1 边界检测和轮廓线提取 | ||
| - | * 隐式动态轮廓模型 | + | * 隐式动态轮廓模型。 |
| - | * 用隐式模型可以跟踪拓扑变化的轮廓 | + | * 用隐式模型可以跟踪拓扑变化的轮廓。 |
| - | * 隐式轮廓线的微分方程表达为 | + | * 隐式轮廓线的微分方程表达为。 |
| {{:keynote:123.png|}} | {{:keynote:123.png|}} | ||
| - | * 注意轮廓不但被梯度驱动，而且被曲率驱动 | + | * 注意轮廓不但被梯度驱动,而且被曲率驱动。 |
| * 实验结果如下 | * 实验结果如下 | ||
| {{:keynote:zhangzhen-2.png|}} | {{:keynote:zhangzhen-2.png|}} | ||
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| 1.2 不用边界表达的动态轮廓线算法 | 1.2 不用边界表达的动态轮廓线算法 | ||
| - | 其导数为：{{:keynote:zhangzhen-3.png|}} | + | 其导数为： |
| - | 边界长度可以表示为：{{:keynote:zhangzhen-4.png|}} | + | |
| - | 无边界表达的优化方程为：{{:keynote:zhangzhen-5.png|}} | + | {{:keynote:zhangzhen-3.png|}} |
| - | 实验结果：{{:keynote:zhangzhen-6.png|}} | + | |
| + | 边界长度可以表示为： | ||
| + | |||
| + | {{:keynote:zhangzhen-4.png|}} | ||
| + | |||
| + | 无边界表达的优化方程为： | ||
| + | |||
| + | {{:keynote:zhangzhen-5.png|}} | ||
| + | |||
| + | 实验结果如下： | ||
| + | |||
| + | {{:keynote:zhangzhen-6.png|}} | ||
| 2 图像分割 | 2 图像分割 | ||
| 2.1 What is image segmentation? | 2.1 What is image segmentation? | ||
| * Definition:Separate the original image into regions that | * Definition:Separate the original image into regions that | ||
| are meaningful for a specific task. ( shape recovery) | are meaningful for a specific task. ( shape recovery) | ||
| - | {{:keynote:zhangzhen-7.png|}} {{:keynote:zhangzhen-8.png|}} | + | {{:keynote:zhangzhen-7.png|}} {{:keynote:zhangzhen-8.png|}} |
| 2.2 Image Segmentation | 2.2 Image Segmentation | ||
| - | {{:keynote:zz-9.png|}} | + | {{:keynote:zz-9.png|}} |
| 2.3 基于Fast Marching技术的图像分割 | 2.3 基于Fast Marching技术的图像分割 | ||
| * 算法框架 | * 算法框架 | ||
| - | {{:keynote:zz-10.png|}} | + | {{:keynote:zz-10.png|}} |
| 2.4 Mumford-Shah 图像分割 | 2.4 Mumford-Shah 图像分割 | ||
| * Mumford-Shah模型 | * Mumford-Shah模型 | ||
| - | {{:keynote:zz-11.png|}} | + | {{:keynote:zz-11.png|}} |
| - | * 实验结果 | + | |
| - | {{:keynote:zz-12.png|}} | + | 实验结果如下： |
| - | {{:keynote:zz-13.png|}} | + | |
| + | {{:keynote:zz-12.png|}} {{:keynote:zz-13.png|}} | ||
| 3 图像修复 | 3 图像修复 | ||
| 3.1 图像填补(inpainting) | 3.1 图像填补(inpainting) | ||
| - | * 假设原始图像为 {{:keynote:zz-14.png|}} | + | 假设原始图像为{{:keynote:zz-14.png|}}图像填补算法将恢复一序列图像{{:keynote:zz-15.png|}} |
| - | 图像填补算法将恢复一序列图像 | + | 使得：{{:keynote:zz-16.png|}} |
| - | {{:keynote:zz-15.png|}} | + | 即表达式为：{{:keynote:zz-17.png|}} 其中{{:keynote:zz-18.png|}}是由一些规则定义的。 |
| - | 使得：{{:keynote:zz-16.png|}} | + | |
| - | * 即表达式为：{{:keynote:zz-17.png|}} | + | |
| - | * 其中{{:keynote:zz-18.png|}}是由一些规则定义的 | + | |
| 3.2 演化规则的定义 | 3.2 演化规则的定义 | ||
| * 假设图像是光滑的 | * 假设图像是光滑的 | ||
| * 演化应该保持边界 | * 演化应该保持边界 | ||
| 3.3 演化的数学表达式 | 3.3 演化的数学表达式 | ||
| - | {{:keynote:zz-19.png|}} | + | {{:keynote:zz-19.png|}} |
| - | 3.4 实验结果 | + | 3.4 实验结果如下： |
| - | {{:keynote:zz-20.png|}} {{:keynote:zz-21.png|}} | + | {{:keynote:zz-20.png|}} {{:keynote:zz-21.png|}} |
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| + | 4 运动分析 | ||
| + | * 地测线动态区域 | ||
| + | * 定义和假设 | ||
| + | (a)只有两个区域需要区分:前景和背景. | ||
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| + | (b)I为输入图像由{{:keynote:zz-22.png|}}组成. | ||
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| + | (c){{:keynote:zz-23.png|}}是对图像的一个分割. | ||
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| + | (d){{:keynote:zz-24.png|}}是两个区域的公共边界. | ||
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| + | * 边界表示 | ||
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| + | {{:keynote:zz_25.png|}} | ||
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| + | * 边界和区域表示的Level set 形式 | ||
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| + | {{:keynote:zz-26.png|}} | ||
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| + | * 实验结果如下： | ||
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| + | {{:keynote:zz-27.png|}} | ||
| <note important>张祯-10921044</note> | <note important>张祯-10921044</note> | ||
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