李纯明 博士水平集图像分割代码

本代码是李纯明博士提出的有偏移场的水平集图像分割算法

% This code demonstrates the level set evolution （LSE） and bias field estimation
% proposed in the following paper:
%      C. Li R. Huang Z. Ding C. Gatenby D. N. metaxas and J. C. Gore 
%      “A Level Set Method for Image Segmentation in the Presence of Intensity
%      Inhomogeneities with Application to MRI“ IEEE Trans. Image Processing 2011
%

% Note: 
%    This code implements the two-phase formulation of the model in the above paper.
%    The two-phase formulation uses the signs of a level set function to represent
%    two disjoint regions and therefore can be used to segment an image into two regions
%    which are represented by （u>0） and （u<0） where u is the level set function.
%
%    All rights researved by Chunming Li who formulated the model designed and 
%    implemented the algorithm in the above paper.
%
% E-mail: lchunming@gmail.com
% URL: http://www.engr.uconn.edu/~cmli/
% Copyright （c） by Chunming Li
% Author: Chunming Li

close all;
clear all;
Img=imread（‘heart_ct.bmp‘）;
Img=double（Img（::1））;
A=255;
Img=A*normalize01（Img）; % rescale the image intensities
nu=0.001*A^2; % coefficient of arc length term

sigma = 4; % scale parameter that specifies the size of the neighborhood
iter_outer=50; 
iter_inner=10;   % inner iteration for level set evolution

timestep=.1;
mu=1;  % coefficient for distance regularization term （regularize the level set function）

c0=1;
figure（1）;
imagesc（Img[0 255]）; colormap（gray）; axis off; axis equal

% initialize level set function
initialLSF = c0*ones（size（Img））;
initialLSF（30:9050:90） = -c0;
u=initialLSF;

hold on;
contour（u[0 0]‘r‘）;
title（‘Initial contour‘）;

figure（2）;
imagesc（Img[0 255]）; colormap（gray）; axis off; axis equal
hold on;
contour（u[0 0]‘r‘）;
title（‘Initial contour‘）;

epsilon=1;
b=ones（size（Img））;  %%% initialize bias field

K=fspecial（‘gaussian‘round（2*sigma）*2+1sigma）; % Gaussian kernel
KI=conv2（ImgK‘same‘）;
KONE=conv2（ones（size（Img））K‘same‘）;

[rowcol]=size（Img）;
N=row*col;

for n=1:iter_outer
    [u b C]= lse_bfe（uImg b KKONE nutimestepmuepsilon iter_inner）;

    if mod（n2）==0
        pause（0.001）;
        imagesc（Img[0 255]）; colormap（gray）; axis off; axis equal;
        hold on;
        contour（u[0 0]‘r‘）;
        iterNum=[num2str（n） ‘ iterations‘];
        title（iterNum）;
        hold off;
    end
   
end
Mask =（Img>10）;
Img_corrected=normalize01（Mask.*Img./（b+（b==0）））*255;

figure（3）; imagesc（b）;  colormap（gray）; axis off; axis equal;
title（‘Bias field‘）;

figure（4）;
imagesc（Img_corrected）; colormap（gray）; axis off; axis equal;
title（‘Bias corrected image‘）;

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
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     文件        3611  2012-11-29 16:08  levelset_segmentation_biasCorrection_v1\lse_bfe_3Phase.m
     文件       36682  2007-10-31 16:21  levelset_segmentation_biasCorrection_v1\myBrain_axial.bmp
     文件         164  2012-11-06 10:18  levelset_segmentation_biasCorrection_v1\normalize01.m