contour op• 데이터 종류: image2d × mask → table
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.chan_vese_evolve(image, init, *, method: 'str' = 'convex', mu: 'float' = 0.1, nu: 'float' = 0.0, lambda1: 'float' = 1.0, lambda2: 'float' = 1.0, eps: 'float' = 1.0, eta: 'float' = 0.1, dt: 'float' = 5.0, n_iter: 'int' = 200, n_inner: 'int' = 200, tol: 'float' = 0.0, record_every: 'int' = 0) -> 'Dict[str, object]'(구현을 직접 호출하려면 import segcontour; segcontour.chan_vese_evolve(image, init, *, method: 'str' = 'convex', mu: 'float' = 0.1, nu: 'float' = 0.0, lambda1: 'float' = 1.0, lambda2: 'float' = 1.0, eps: 'float' = 1.0, eta: 'float' = 0.1, dt: 'float' = 5.0, n_iter: 'int' = 200, n_inner: 'int' = 200, tol: 'float' = 0.0, record_every: 'int' = 0) -> 'Dict[str, object]', 원장에서 가져오려면 opssegmentation.get("chan_vese_evolve"))
Chan–Vese 2001의 2상 에너지를 최소화한다(기본은 볼록 완화의 교대 최소화, 레벨셋 경사 하강도 선택 가능)(chan_vese_evolve).
2가지 방법:
method="convex"(기본값) = c의 갱신(안팎의 평균 = 최적)과 c를 고정한 분할의 갱신의 교대 최소화. 분할의 갱신은 Chan–Esedoglu–Nikolova 2006의 볼록 완화 min_(u∈[0,1]) μ TV(u) + Σ (ν + λ1 (I − c1)² − λ2 (I − c2)²) u를 Chambolle–Pock으로 n_inner회 풀고 1/2로 2값화한다(TV는 비등방 전진 차분 = 2값이면 4 근방 균열의 수 = chan_vese_energy의 perimeter_sharp. 이산 여면적 공식에 의해, 완화의 최소해를 어느 임계값에서 잘라도 2값의 최소해). 날카로운 에너지(energy = chan_vese_energy의 energy_sharp)는 교대 최소화에서 단조 비증가 — 안쪽 풀이법의 오차로늘어날 것 같으면 갱신을 버리고 멈춘다(n_guard, 0이어야 함). method="level_set" = 매끄러운 에너지(chan_vese_energy의 energy)를 이산 에너지의 엄밀한 기울기로 하강한다.
기울기 = μ(δ_ε'(φ) |Dφ|_η + Dᵀ(δ_ε(φ) Dφ / |Dφ|_η)) − δ_ε(φ)(ν + λ1 (I − c1)² − λ2 (I − c2)²)(D = 전진 차분, Dᵀ = 그 수반. 연속 극한에서 −δ_ε κ μ 항이 되어 논문 식 (9) 우변의 부호 반전과 일치). c1, c2는 φ마다의 최적값이므로포락선 정리에 의해 기울기에 들어가지 않는다. 스텝은 dt에서 시작해 Armijo 조건 E_new ≤ E − 10⁻⁴ dt |∇E|²를 만족할 때까지 반으로 줄인다(만족하면 다음 반복은 1.1배, 상한 dt). 따라서 에너지는 단조 비증가(n_increase는 0이어야 하며, 후퇴 횟수는 n_rejected). 실측의 한계: 엄밀한 기울기는 계면을 움직이기보다 |φ|를 부풀려 H_ε를 날카롭게 하는 방향으로도 내려가므로, 먼 화소(δ_ε가 작음)는 사실상 움직이지 않고 국소해에서 멈춘다(타원 + 잡음 σ = 0.2에서 300반복 후에도 오류 약 800화소, convex는수십 화소). 논문이 재초기화를 "선택"으로 싣고 있는 이유 중 1가지. init = bool 마스크(안쪽) 또는 φ(안쪽 φ < 0).
반환값: mask(φ < 0), phi(convex는 2값의 부호 있는 거리), energy(첫 항목 = 초기), c1 / c2, n_rejected, n_guard, n_increase, duality_gap(convex 안쪽 풀이법의 주쌍대 간극, 바깥 반복마다), history(record_every마다의 마스크), n_iter, converged, method.
• active_contours_and_level_sets — 변분·동적 윤곽과 레벨셋 — 어떤 윤곽이 어디서 멈추고 무엇을 보장하는가
• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.
• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.
• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.
• poc_active_contours — py -3.11 examples/poc_active_contours.py
table 를 입력으로 받는 것)contour)snake_evolve · gvf_field · chan_vese_energy · morph_chan_vese · morph_geodesic_ac · edge_stop_g · level_set_reinit · drle_evolve
*Provenance: segcontour.py — SEGMENTATION 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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