drle_evolve — SEGMENTATION `contour` op

• Datenarten: image2d × mask → table

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.drle_evolve(image, init, *, mu: 'Optional[float]' = None, lambda_: 'float' = 5.0, alpha: 'float' = 1.5, epsilon: 'float' = 1.5, dt: 'float' = 1.0, sigma: 'float' = 1.5, k: 'float' = 0.00392156862745098, g=None, n_iter: 'int' = 300, c0: 'float' = 2.0, potential: 'str' = 'double_well', record_every: 'int' = 0) -> 'Dict[str, object]' (die Implementierung direkt: import segcontour; segcontour.drle_evolve(image, init, *, mu: 'Optional[float]' = None, lambda_: 'float' = 5.0, alpha: 'float' = 1.5, epsilon: 'float' = 1.5, dt: 'float' = 1.0, sigma: 'float' = 1.5, k: 'float' = 0.00392156862745098, g=None, n_iter: 'int' = 300, c0: 'float' = 2.0, potential: 'str' = 'double_well', record_every: 'int' = 0) -> 'Dict[str, object]'; aus dem Register: opssegmentation.get("drle_evolve"))

Verwendung

Kantenbasierte abstandsregularisierte Level-Set-Evolution DRLSE (Li–Xu–Gui–Fox 2010). Ohne Reinitialisierung (drle_evolve).

> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.

φ_t = μ div(d_p(|∇φ|)∇φ) + λ δ_ε(φ) div(g ∇φ/|∇φ|) + α g δ_ε(φ)(φ < 0 が内側、α > 0 で縮む)。

d_p(s) = p'(s)/s。二重井戸 p2(s) = (1 − cos 2πs)/(2π)²(s ≤ 1)、(s − 1)²/2(s ≥ 1)、単井戸 p1(s) = (s − 1)²/2。

初期 = 2 値の段差(内側 −c0、外側 +c0、Li の例と同じ)。g = `edge_stop_g(image, sigma, k) の g(g` で直接与えても

よい)。μ の既定は 0.2/dt、CFL 条件 μ dt < 1/4 を満たさなければ ValueError。境界は Li のコードの Neumann。

エネルギー ε(φ) = μ Σ p(|∇φ|) + λ Σ g δ_ε(φ)|∇φ| + α Σ g H_ε(−φ) も各反復で記録する(実測、門ではない)。

返り値: `mask(φ < 0)、phi、grad(|φ| ≤ ε の |∇φ| 分位点)、grad_trace`(record_every ごとの中央値)、

`energy、n_increase、history、n_iter`。

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

• Leitfaden zur Familie halcon_segmentation

Hintergrundwissen (Physik und Konventionen hinter diesem Operator)

• active_contours_and_level_sets — 変分・動的輪郭とレベルセット — どの輪郭がどこで止まり、何を保証するか

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).

• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.

• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• poc_active_contours — py -3.11 examples/poc_active_contours.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `table` als Eingabe)

class_ndim_norm

Gleiche Kategorie (`contour`)

snake_evolve · gvf_field · chan_vese_energy · chan_vese_evolve · morph_chan_vese · morph_geodesic_ac · edge_stop_g · level_set_reinit

*Provenance: segcontour.py — SEGMENTATION Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

drle_evolve — SEGMENTATION contour op