DRLSE模型matlab代码

距离正则化水平集演化模型，DRLSE，无需初始化模型基础上引入新的符号距离保持项。水平集分割经典算法。里面有文献和代码，可以直接运行。

%  This Matlab code demonstrates an edge-based active contour model as an application of 
%  the Distance Regularized Level Set Evolution （DRLSE） formulation in the following paper:
%
%  C. Li C. Xu C. Gui M. D. Fox “Distance Regularized Level Set Evolution and Its Application to Image Segmentation“ 
%     IEEE Trans. Image Processing vol. 19 （12） pp. 3243-3254 2010.
%
% Author: Chunming Li all rights reserved
% E-mail: lchunming@gmail.com   
%         li_chunming@hotmail.com 
% URL:  http://www.engr.uconn.edu/~cmli/

clear all;
close all;

Img=imread（‘gourd.bmp‘）;
Img=double（Img（::1））;
%% parameter setting
timestep=1;  % time step
mu=0.2/timestep;  % coefficient of the distance regularization term R（phi）
iter_inner=5;
iter_outer=20;
lambda=5; % coefficient of the weighted length term L（phi）
alfa=-3;  % coefficient of the weighted area term A（phi）
epsilon=1.5; % papramater that specifies the width of the DiracDelta function

sigma=.8;    % scale parameter in Gaussian kernel
G=fspecial（‘gaussian‘15sigma）; % Caussian kernel
Img_smooth=conv2（ImgG‘same‘）;  % smooth image by Gaussiin convolution
[IxIy]=gradient（Img_smooth）;
f=Ix.^2+Iy.^2;
g=1./（1+f）;  % edge indicator function.

% initialize LSF as binary step function
c0=2;
initialLSF = c0*ones（size（Img））;
% generate the initial region R0 as two rectangles
initialLSF（25:3520:25）=-c0; 
initialLSF（25:3540:50）=-c0;
phi=initialLSF;

figure（1）;
mesh（-phi）;   % for a better view the LSF is displayed upside down
hold on;  contour（phi [00] ‘r‘‘LineWidth‘2）;
title（‘Initial level set function‘）;
view（[-80 35]）;

figure（2）;
imagesc（Img[0 255]）; axis off; axis equal; colormap（gray）; hold on;  contour（phi [00] ‘r‘）;
title（‘Initial zero level contour‘）;
pause（0.5）;

potential=2;  
if potential ==1
    potentialFunction = ‘single-well‘;  % use single well potential p1（s）=0.5*（s-1）^2 which is good for region-based model 
elseif potential == 2
    potentialFunction = ‘double-well‘;  % use double-well potential in Eq. （16） which is good for both edge and region based models
else
    potentialFunction = ‘double-well‘;  % default choice of potential function
end  

% start level set evolution
for n=1:iter_outer
    phi = drlse_edge（phi g lambda mu alfa epsilon timestep iter_inner potentialFunction）;    
    if mod（n2）==0
        figure（2）;
        imagesc（Img[0 255]）; axis off; axis equal; colormap（gray）; hold on;  contour（phi [00] ‘r‘）;
    end
end

% refine the zero level contour by further level set evolution with alfa=0
alfa=0;
iter_refine = 10;
phi = drlse_edge（phi g lambda mu alfa epsilon timestep iter_inner potentialFunction）;

finalLSF=phi;
figure（2）;
imagesc（Img[0 255]）; axis off; axis equal; colormap（gray）; hold on;  contour（phi [00] ‘r‘）;
hold on;  contour（phi [00] ‘r‘）;
str=[‘Final zero level contour ‘ num2str（iter_outer*iter_inner+iter_refine） ‘ iterations‘];
title（str）;

figure;
mesh（-finalLSF）; % for a better view the LSF is displayed upside

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件       3291  2018-05-14 07:53  DRLSE（Li）\demo_1.m

     文件       3171  2018-05-14 07:53  DRLSE（Li）\demo_2.m

     文件    1966604  2020-01-06 21:12  DRLSE（Li）\DRLSE.pdf

     文件       3517  2018-05-14 07:53  DRLSE（Li）\drlse_edge.m

     文件       5798  2018-05-14 07:53  DRLSE（Li）\gourd.bmp

     文件       3123  2018-05-14 07:53  DRLSE（Li）\improved-drlse.m

     文件      16434  2018-05-14 07:53  DRLSE（Li）\twocells.bmp

     文件      14286  2018-05-14 07:53  DRLSE（Li）\vessel.bmp

     目录          0  2020-01-06 16:26  DRLSE（Li）

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              2016224                    9