morph_chan_vese — SEGMENTATION `contour` op

• Datenarten: image2d × mask → table

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.morph_chan_vese(image, init, *, n_iter: 'int' = 100, smoothing: 'int' = 1, lambda1: 'float' = 1.0, lambda2: 'float' = 1.0, phase: 'int' = 0, record_every: 'int' = 0) -> 'Dict[str, object]' (die Implementierung direkt: import segcontour; segcontour.morph_chan_vese(image, init, *, n_iter: 'int' = 100, smoothing: 'int' = 1, lambda1: 'float' = 1.0, lambda2: 'float' = 1.0, phase: 'int' = 0, record_every: 'int' = 0) -> 'Dict[str, object]'; aus dem Register: opssegmentation.get("morph_chan_vese"))

Verwendung

Morphologisches Chan–Vese (MorphACWE von Márquez-Neila–Baumela–Álvarez 2014). Eine Iteration = Datenschritt + Glättungsschritt (morph_chan_vese).

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

データ段: c1 = 内側の平均、c0 = 外側の平均、aux = |∇u|(λ1 (I − c1)² − λ2 (I − c0)²)、aux < 0 の画素を内側、

aux > 0 を外側に(|∇u| ≠ 0 = 境界の近くだけが動く)。平滑段: 曲率の作用素(SI∘IS と IS∘SI を交互)を `smoothing` 回。

`phase` = 最初に使う作用素(0 = SI∘IS)。skimage の実装は交互の位相をモジュールの大域状態に持つので、

同じ入力でも直前の呼び出しで結果が変わりうる —— ここは呼び出しごとに `phase` から始める(決定的)。

当てはめのエネルギー E_fit = λ1 Σ_in (I − c1)² + λ2 Σ_out (I − c0)² を各段の前後で記録する。

門(厳密): c を固定した E_fit は画素ごとの和なので、データ段で反転した画素はどれも E_fit を下げ(または等しく)、

その後 c を平均に更新するとさらに下がる ⇒ データ段の前後で E_fit は単調非増加(`n_data_increase` = 0)。

平滑段は E_fit を上げうる(`fit_after_smooth` で実測)。

返り値: `mask、fit_before_data / fit_after_data / fit_after_smooth(反復ごと)、n_data_increase`、

`history、n_iter、n_changed`(反復ごとに変わった画素数)。

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_geodesic_ac · edge_stop_g · level_set_reinit · drle_evolve

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

morph_chan_vese — SEGMENTATION contour op