Level Set Methods and Dynamic Implicit Surfaces Contents Preface vii Color Insert (facing page 146) I Implicit Surfaces 1 1 Implicit Functions 3 1.1 Points . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 1.2 Curves . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 1.3 Surfaces . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 1.4 Geometry Toolbox . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 1.5 Calculus Toolbox . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 2 Signed Distance Functions 17 2.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 2.2 Distance Functions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 2.3 Signed Distance Functions . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 2.4 Examples . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 2.5 Geometry and Calculus Toolboxes . . . . . . . . . . . . . 21 II Level Set Methods 23 3 Motion in an Externally Generated Velocity Field 25 3.1 Convection . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25 3.2 Upwind Di
erencing . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29 3.3 Hamilton-Jacobi ENO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31 3.4 Hamilton-Jacobi WENO . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33 3.5 TVD Runge-Kutta . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37 4 Motion Involving Mean Curvature 41 4.1 Equation of Motion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41 4.2 Numerical Discretization . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44 4.3 Convection-Di
usion Equations . . . . . . . . . . . . . . 45 5 Hamilton-Jacobi Equations 47 5.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47 5.2 Connection with Conservation Laws . . . . . . . . . . . . 48 5.3 Numerical Discretization . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49 5.3.1 Lax-Friedrichs Schemes . . . . . . . . . . . . . . . 50 5.3.2 The Roe-Fix Scheme . . . . . . . . . . . . . . . . 52 5.3.3 Godunovs Scheme . . . . . . . . . . . . . . . . . 54 6 Motion in the Normal Direction 55 6.1 The Basic Equation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55 6.2 Numerical Discretization . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57 6.3 Adding a Curvature-Dependent Term . . . . . . . . . . . 59 6.4 Adding an External Velocity Field . . . . . . . . . . . . . 59 7 Constructing Signed Distance Functions 63 7.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63 7.2 Reinitialization . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64 7.3 Crossing Times . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65 7.4 The Reinitialization Equation . . . . . . . . . . . . . . . 65 7.5 The Fast Marching Method . . . . . . . . . . . . . . . . 69 8 Extrapolation in the Normal Direction 75 8.1 One-Way Extrapolation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 75 8.2 Two-Way Extrapolation . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76 8.3 Fast Marching Method . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76 9 Particle Level Set Method 79 9.1 Eulerian Versus Lagrangian Representations . . . . . . . 79 9.2 Using Particles to Preserve Characteristics . . . . . . . . 82 10 Codimension-Two Objects 87 10.1 Intersecting Two Level Set Functions . . . . . . . . . . . 87 10.2 Modeling Curves in
3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 87 10.3 Open Curves and Surfaces . . . . . . . . . . . . . . . . . 90 10.4 Geometric Optics in a Phase-Space-Based Level Set Framework . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 90 ### 水平集方法与动态隐式表面 水平集方法(Level Set Methods)是一种用于追踪随时间变化的界面（如自由边界问题中的相界面）的数值技术。它在多个科学和工程领域中都有广泛的应用，包括图像处理、计算机视觉、流体动力学等。本文将根据提供的文件摘要来详细阐述其核心概念和技术。 #### 隐式表面 - **隐式函数**：隐式函数定义了空间中的几何结构，如点、曲线或表面。 - **点**：可以使用一个常数值作为隐式函数表示一个点。 - **曲线**：通过一维隐式函数定义，该函数的零值等高线表示曲线。 - **表面**：二维隐式函数用于表示三维空间中的表面，其零等值面即为所求表面。 - **距离函数**： - **有符号距离函数**：一种特殊类型的隐式函数，不仅定义了零等值面，还给出了每个点到这个面的距离及方向。正值代表点位于表面外侧，负值则表示内侧。 #### 水平集方法概述 水平集方法的核心是利用水平集方程追踪界面的演化。它能够处理复杂的拓扑变化，并且可以高效地进行数值模拟。 - **运动方程**：描述界面随时间演化的偏微分方程。 - **外部速度场中的运动**：考虑外界因素对界面移动的影响。 - **涉及平均曲率的运动**：当界面的运动受到曲率控制时的情况。 - **数值离散化**：为了在计算机上模拟这些方程，需要将其离散化。 - **向上差分法**：用于处理非线性偏微分方程的一种常用技术。 - **Hamilton-Jacobi 方程**：一类非线性偏微分方程，广泛应用于控制理论和优化问题。 - **Hamilton-Jacobi ENO/WENO 方法**：基于有限差分的高精度数值方案。 - **TVD Runge-Kutta 方法**：确保数值解满足特定稳定性的高阶时间积分方法。 #### 特殊主题 - **构建有符号距离函数**：重新初始化水平集函数，使其保持为有符号距离函数。 - **快速行进方法**：一种高效算法，用于计算最近点问题。 - **正常方向的外推**：扩展水平集方法以处理更复杂的界面演化。 - **粒子水平集方法**：结合粒子方法和水平集方法的优点，提高追踪复杂界面的能力。 - **二维对象的建模**：使用两个水平集函数的交集来模拟二维空间中的曲线。 - **开放曲面和表面**：处理非封闭表面的问题，例如裂缝或孔洞。 #### 实际应用 - **图像分割**：利用水平集方法自动识别和分割图像中的物体。 - **流体动力学模拟**：追踪不混溶流体之间的界面，如水和空气。 - **医学成像**：用于分析和重建医学图像中的结构。 #### 结论 水平集方法为追踪和模拟随时间变化的界面提供了一个强大而灵活的工具。通过对隐式函数的巧妙运用，它可以有效地处理各种复杂场景下的界面演化问题。随着数值技术和计算能力的不断提高，水平集方法将在更多领域展现出其价值。

kaggle气胸分割 来自[ods.ai] Dies Irae代码[ods.ai] Dies Irae SIIM-ACR气胸分割挑战赛的[ods.ai] Dies Irae团队。 解决方案的特点： 损失：公元前+骰子。 没有称重或日志。 只是损失的总和。 批次2。 Unet和Linknet的混合物，带有来自se-resnext50，se-resnext101，SENet154的主干 解码器中的ConvTranspose 最终卷积2x2 完全没有图像标准化 仅抽取包含非零样本的批次的抽样 排程：使用CosineAnnealing的Adam的40个历元，使用CyclicLR进行SGD的15个周期，使用CosineAnnealing的Adam的16个历元 第一阶段的日志： 来自第二阶段的日志：

CVC-ClinicDB-612 是一个专为结肠镜图像中息肉分割任务构建的高质量医学影像数据集。该资源包含 612 张真实临床结肠镜图像及其对应的像素级语义分割掩码，涵盖了多种类型和形态的息肉目标，广泛用于医学图像分割、计算机辅助诊断（CAD）和深度学习模型的训练与评估。图像分辨率统一为384×288，所有图像均来自真实临床检查过程，具有良好的代表性与挑战性。本数据集适用于监督学习、迁移学习、数据增强方法验证等研究场景，是结肠息肉自动检测与分割研究中的经典基准数据集之一。

内容概要：本文针对传统Ostu法在分割大鼠精子图像时存在的实时性差的问题，提出了一种新的图像分割及计数算法。该算法基于改进的Ostu法和Newton迭代法提高阈值选取的速度，通过形态学操作去除杂质，最终实现了快速准确的精子图像分割和自动计数。研究表明，此算法能有效改善分割速度与准确性，适用于生殖健康研究领域的精液自动检测。文章详细介绍了算法的设计思路、步骤以及实验证明其优越性的数据。 适用人群：研究人员、实验室技术人员及从事动物繁殖学或者医学相关领域工作的专业人士，尤其是关注精液品质检测自动化的人士。 使用场景及目标：旨在提高精液质量分析效率，特别是在畜牧业中对牲畜选择配种环节的应用，有助于快速甄别生育能力强弱的个体，提升选种准确性。也可扩展到人类精子检测领域，促进优生优育的发展。 其他说明：改进后的算法不仅解决了原有方法中存在的实时性能缺陷，还克服了某些特定环境下难以取得理想结果的问题，如直方图非双峰特性等情况。此外，文中提到未来研究重点应集中在更精细地解决精子粘连造成的统计数据偏差问题，以及探索精子全程追踪的技术方案。

无监督医学图像分割 刘立豪，当归I阿维莱斯·里维罗和卡罗拉·比比亚恩·舍恩利布。 介绍 在此存储库中，我们提供了的PyTorch实现。 要求 火炬1.5.0 火炬视觉0.4.2 SimpleITK 1.2.4 opencv-python 4.2.0.32 用法 克隆存储库： git clone https://github.com/lihaoliu-cambridge/unsupervised-medical-image-segmentation.git cd unsupervised-medical-image-segmentation 下载LPBA40数据集的图像和分割蒙版： LPBA40图片： LPBA40标签： 将它们解压缩到文件夹datasets/LPBA40 ： datasets/LPBA40/LPBA40_rigidly_registered_pairs data

阈值分割源码matlab 用于新型腹部数据集的皮肤分割的深度学习技术 介绍 该存储库提供了[]中研究的皮肤分割方法的代码，主要是Mask-RCNN，U-Net，全连接网络和用于阈值化的MATLAB脚本。 该算法主要是为了使用RGB图像对创伤患者进行腹部皮肤分割而开发的，这是正在进行的研究工作的一部分，该研究工作旨在开发用于创伤评估的自主机器人[] []。 机器人腹部超声系统具有摄像头查看的腹部区域，以及相应的分段式皮肤面罩。 腹部皮肤数据集的信息 该数据集包含从Google图像搜索在线检索的1,400幅腹部图像，这些图像随后进行了手动分段。 选择图像以保留不同种族的多样性，从而防止分割算法中的间接种族偏见； 700张图像代表肤色较深的人，其中包括非洲，印度和西班牙裔群体，而700张图像代表肤色较浅的人，例如高加索人和亚洲裔群体。 总共选择了400张图像来代表体重指数较高的人，在明亮和黑暗类别之间平均分配。 在数据集准备中，还考虑了个人之间的差异，例如头发和纹身的覆盖范围，以及阴影等外部差异。 图片尺寸为227x227像素。 皮肤像素占整个像素数据的66％，每个单个图像的平均值为54.4

svm支持向量机python代码 机器学习语义分割-随机森林，支持向量机，GBC Machine learning semantic segmentation - Random Forest, SVM, GBC.zip

手动分割 这项工作是出于实践目的而完成的。 网络 在Pytorch中自定义实施 。 仅用于一个输出类。 用于最后提交的模型存储在MODEL.pth文件中。 它已通过上提供的模型进行了预培训，但该模型最初用于汽车细分。 在来自GTEA_gaze数据集的一部分图像上，模型的得分为0.90。 pytorch版本：0.3.1 要回滚pytorch，您只能使用 “ pip卸载火炬” “ pip install火炬== 0.3.1” 用法 测试 尝试“ python test.py -h”以查看更多选项。 只需测试一张图像并通过运行即可重命名输出 “ python test.py -i test1.jpg -o ouput1.jpg” 通过运行测试多个图像 “ python test.py -i test1.jpg test2.jpg --model MODEL.pth” 通过运行在绘图中

train:20 test:20

深入了解消费者购买行为异质性的一种广泛使用的方法是市场细分。 传统的市场细分模型常常忽略消费者行为可能随时间演变的事实。 因此，零售商消耗有限的资源试图为无利可图的消费者提供服务。 本研究调查了科威特国一家中型零售商的增强新近度、频率、货币 (RFM) 分数和消费者终身价值 (CLV) 矩阵之间的整合。 修改后的回归算法调查消费者购买趋势，从销售点数据仓库中获取知识。 此外，本研究应用增强正态分布公式去除异常值，然后采用软聚类模糊 C 均值和硬聚类期望最大化 (EM) 算法对消费者购买行为进行分析。 使用集群质量评估表明，EM 算法的扩展性比模糊 C 均值算法好得多，因为它能够在较小的数据集中分配良好的初始点