随机游走算法

随机游走算法random walk random walker segmentation codes

function [maskprobabilities] = random_walker（imgseedslabelsbeta） 
%Function [maskprobabilities] = random_walker（imgseedslabelsbeta） uses the  
%random walker segmentation algorithm to produce a segmentation given a 2D  
%image input seeds and seed labels. 
% 
%Inputs: img - The image to be segmented 
%        seeds - The input seed locations （given as image indices i.e.  
%           as produced by sub2ind） 
%        labels - Integer object labels for each seed.  The labels  
%           vector should be the same size as the seeds vector. 
%        beta - Optional weighting parameter （Default beta = 90） 
% 
%Output: mask - A labeling of each pixel with values 1-K indicating the 
%           object membership of each pixel 
%        probabilities - Pixel （ij） belongs to label ‘k‘ with probability 
%           equal to probabilities（ijk） 
% 
% 
%10/31/05 - Leo Grady 
%based on the paper: 
%Leo Grady and Gareth Funka-Lea “Multi-Label Image Segmentation for 
%   Medical Applications based on Graph-Theoretic Electrical Potentials“  
%   in Proceedings of the 8th ECCV04 Workshop on Computer Vision Approaches  
%   to Medical Image Analysis and Mathematical Methods in Biomedical Image  
%   Analysis p. 230-245 May 15th 2004 Prague Czech Republic  
%   Springer-Verlag 
%Available at: http://cns.bu.edu/~lgrady/grady2004multilabel.pdf 
% 
%Note: Requires installation of the Graph Analysis Toolbox available at: 
%http://eslab.bu.edu/software/graphanalysis/ 
 
%Read inputs 
if nargin < 4 
    beta = 90; 
end 
 
%Find image size 
img=im2double（img）; 
[X Y Z]=size（img）; 
 
%Error catches 
exitFlag=0; 
if（（Z~=1） && （Z~=3）） %Check number of image channels 
    disp（‘ERROR: Image must have one （grayscale） or three （color） channels.‘） 
    exitFlag=1; 
end  
if（sum（isnan（img（:））） || sum（isinf（img（:）））） %Check for NaN/Inf image values 
    disp（‘ERROR: Image contains NaN or Inf values - Do not know how to handle.‘） 
    exitFlag=1; 
end 
%Check seed locations argument 
if（sum（seeds<1） || sum（seeds>size（img1）*size（img2）） || （sum（isnan（seeds））））  
    disp（‘ERROR: All seed locations must be within image.‘） 
    disp（‘The location is the index of the seed as if the image is a matrix.‘） 
    disp（‘i.e. 1 <= seeds <= size（img1）*size（img2）‘） 
    exitFlag=1; 
end 
if（sum（diff（sort（seeds））==0）） %Check for duplicate seeds 
    disp（‘ERROR: Duplicate seeds detected.‘） 
    disp（‘Include only one entry per seed in the “seeds“ and “labels“ inputs.‘） 
    exitFlag=1; 
end 
TolInt=0.01*sqrt（eps）; 
if（length（labels） - sum（abs（labels-round（labels）） < TolInt）） %Check seed labels argument 
    disp（‘ERROR: Labels must be integer valued.‘）; 
    exitFlag=1; 
end 
if（length（beta）~=1） %Check beta argument 
    disp（‘ERROR: The “beta“ argument should contain only one value.‘）; 
    exitFlag=1; 
end 
if（exitFlag） 
    disp（‘Exiting...‘） 
    [maskprobabilities]=deal（[]）; 
    return 

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件       4192  2013-04-02 00:07  random walker\random_walker.m

     文件       1495  2013-04-02 00:08  random walker\random_walk_example.m

     目录          0  2013-04-02 10:08  random walker

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