💥1 概述
提出了一种主动形状模型分割方案，该方案由最优局部特征引导，与原始公式中的归一阶导数轮廓相反[Cootes and Taylor， 1995， 1999， and 2001]。使用非线性 kNN 分类器代替线性马氏距离来查找地标的最佳位移。对于描述形状的每个地标，在分割优化过程中考虑的每个分辨率级别上，将确定一组不同的最佳特征。特征的选择是自动的，使用训练图像和顺序特征向前和向后选择。新方法在合成数据和四个医学分割任务中进行了测试：在包含230张胸片的数据库中分割左右肺野，并在MRI脑图像的90个切片数据库中分割小脑和胼胝体。在所有情况下，新方法在重叠误差测量（使用配对 T 检验时为 p<0.001）方面产生的结果明显优于原始活动形状模型方案。
这是Cootes和Taylor引入的基本活动形状模型（ASM）和活动外观模型（AAM）的一个例子，具有多分辨率方法，彩色图像支持和改进的边缘查找方法的2D和3D。对于生物医学对象的自动分割和识别非常有用。
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基本思想 ASM：
ASM 模型是根据训练图像中手动绘制的轮廓（3D 表面）训练的。ASM 模型使用主成分分析 （PCA） 查找训练数据中的主要变化，这使模型能够自动识别轮廓是否为可能/良好的对象轮廓。此外，ASM模式还包含描述垂直于控制点的线纹理的矩阵，这些矩阵用于校正搜索步骤中的位置。
创建 ASM 模型后，通过查找控制点的最佳纹理匹配来变形初始轮廓。这是一个迭代过程，其中控制点的移动受到 ASM 模型从训练数据中识别为“正常”对象轮廓的限制。
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基本思想AAM：
PCA用于查找训练数据的平均形状和平均形状的主要变化。找到形状模型后，所有训练数据对象都变形为主形状，并将像素转换为矢量。然后使用 PCA 来查找训练集中的平均外观（强度）和外观方差。
形状和外观模型都与 PCA 合并为一个 AAM 模型。
通过用已知量替换训练集中的参数，可以创建一个模型，该模型针对模型强度和正常图像强度的一定差异提供最佳参数更新。此模型用于搜索阶段。
参考文献：
- Ginneken B. et al. “Active Shape Model Segmentation with Optimal Features”， IEEE Transactions on Medical Imaging 2002.
- T.F. Cootes， G.J Edwards， and C，J. Taylor“Active Appearance Models”， Proc. European Conference on Computer Vision 1998
- T.F. Cootes， G.J Edwards， and C，J. Taylor “Active Appearance Models”， IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 2001
📚2 运行结果
部分代码：
%Add functions path to matlab search path functionname='AAM_2D_example.m'; functiondir=which(functionname); functiondir=functiondir(1:end-length(functionname)); addpath([functiondir 'AAM Functions']) addpath([functiondir 'Functions']) addpath([functiondir 'PieceWiseLinearWarp_version2']) addpath([functiondir 'PieceWiseLinearWarp_version2/functions']) % Try to compile c-files cd([functiondir 'PieceWiseLinearWarp_version2/functions']) try mex('warp_triangle_double.c','image_interpolation.c'); catch ME disp('compile c-files failed: example will be slow'); end cd(functiondir); %% Set options % Number of contour points interpolated between the major landmarks. options.ni=20; % Set normal appearance/contour, limit to +- m*sqrt( eigenvalue ) options.m=3; % Size of appearance texture as amount of orignal image options.texturesize=1; % If verbose is true all debug images will be shown. options.verbose=true; % Number of image scales options.nscales=4; % Number of search itterations options.nsearch=15; %% Load training data % First Load the Hand Training DataSets (Contour and Image) % The LoadDataSetNiceContour, not only reads the contour points, but % also resamples them to get a nice uniform spacing, between the important % landmark contour points. TrainingData=struct; for i=1:10 is=num2str(i); number = '000'; number(end-length(is)+1:end)=is; filename=['Fotos/train' number '.mat']; [TrainingData(i).Vertices, TrainingData(i).Lines]=LoadDataSetNiceContour(filename,options.ni,options.verbose); filename=['Fotos/train' number '.jpg']; I=im2double(imread(filename)); if(options.verbose) Vertices=TrainingData(i).Vertices; Lines=TrainingData(i).Lines; t=mod(i-1,4); if(t==0), figure; end subplot(2,2,t+1), imshow(I); hold on; P1=Vertices(Lines(:,1),:); P2=Vertices(Lines(:,2),:); plot([P1(:,2) P2(:,2)]',[P1(:,1) P2(:,1)]','b'); drawnow; end
🎉3 参考文献
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- Ginneken B. et al. “Active Shape Model Segmentation with Optimal Features”， IEEE Transactions on Medical Imaging 2002.
- T.F. Cootes， G.J Edwards， and C，J. Taylor“Active Appearance Models”， Proc. European Conference on Computer Vision 1998
- T.F. Cootes， G.J Edwards， and C，J. Taylor “Active Appearance Models”， IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 2001
