estudo comparativo entre os modelos snakes: balloon e gradient vector flow
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Estudo Comparativo entre os Modelos Snakes: Balloon e Gradient Vector Flow. http://www.cin.ufpe.br/~adss/cg. Equipe:. Adeline Sousa (líder) Carla Nascimento Fábio Urquiza Iannê Nogueira. Introdução a Snakes. - PowerPoint PPT PresentationTRANSCRIPT
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Projeto de Computação Gráfica
Estudo Comparativo entre os Modelos Snakes:
Balloon e Gradient Vector Flow
http://www.cin.ufpe.br/~adss/cg
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Projeto de Computação Gráfica
Equipe:
• Adeline Sousa (líder)• Carla Nascimento• Fábio Urquiza• Iannê Nogueira
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Introdução a Snakes
• Snakes, ou contornos ativos, são curvas definidas no domínio de uma imagem, que se movem sob influências de forças internas (curva) e externas (imagem), procurando minimizar a sua energia.
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Tipos de Modelos de Snakes
• Modelos Geométricos : Consideram uma curva ou superfície de
forma arbitrária, que se move em sua direção normal, de acordo com uma função velocidade F, e utilizam equações de movimento para rastrear a evolução desta curva.
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Tipos de Modelos de Snakes
• Modelos Paramétricos • A snake é definida como uma curva
que se move no domínio de uma imagem para minimizar a função de energia :
• Também conhecido como modelo tradicional.
dssvsvsv ext ))((|)("||)('|(2
1 221
0
]1,0[)),(),(()( ssysxsv
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Evolução Algumas propostas para a resolução dos problemas
do modelo tradicional:
• Distance Snakes: Substitui a energia externa do modelo tradicional por um mapeamento da distância euclidiana entre a curva e o edge map.
• Balloon Snakes: Acrescenta um componente de força normal ao vetor de forças externas da curva.
• Gradient Vector Flow: Define o modelo de forças externas utilizando um novo campo potencial estático denominado gradient vector flow.
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O Projeto
• Inicialmente, seriam estudados os algoritmos Distance Based e o GVF, devido a falta de documentação sobre o modelo Distance, decidiu-se comparar os modelos Balloon e GVF.
• Estes modelos foram implementados baseando-se no algoritmo Greedy.
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Algoritmo Greedy
• Proposto por William e Shah• Variação do modelo tradicional, com
convergência mais rápida (O(nm) x O(nm³)), porém mais sensível a ruído
• Calcula a energia total para cada ponto da snake e sua vizinhança e o move para a posição de menor energia.
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Algoritmo Greedy – Deformação da Snake
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Projeto de Computação Gráfica
43
56
39
67
34
21
77
54
29
43
56
39
67
34
21
77
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Algoritmo Greedy – Deformação da Snake
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Adaptação
• O algoritmo Greedy original faz uso de diferentes pesos para a rigidez , elasticidade e imagem para cada ponto da curva.
• Na implementação dos nossos algoritmos, usamos apenas um único valor dos pesos para todos os pontos.
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Balloon Snake
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Balloon Snake
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Balloon Snake
• Idéia principal: Acrescentar uma componente de força normal à curva ao vetor de forças externas da snake para promover um crescimento ou encolhimento uniforme do balloon.
||||1 P
PsnF
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Balloon Snake
• Sensível à inicialização da curva. • Os coeficientes de elasticidade e rigidez
têm grande influência no comportamento da snake.
• Pode ser inicializada dentro ou fora da imagem, porém o usuário precisa indicar se o balloon deve contrair ou expandir.
• Se a curva inicial corta a imagem, não se consegue decidir para que direção se mover (expandir ou encolher).
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Cálculo do Vetor Normal• Cálculo do vetor normal a cada ponto
da curva.• Dada uma curva ,definida
como:
• O vetor tangente é calculado através da fórmula: .
• O vetor normal é encontrado utilizando-se a seguinte definição:
],[,0)(,],[: 2 battba
||)('||
)(',
||)('||
)('
t
tx
t
tyVn
))(),(( tytxt
))('),('()(' tytxt
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Projeto de Computação Gráfica
Cálculo do Vetor Normal à Snake
•Para o caso discreto, utilizamos a seguinte definição de vetor tangente, onde i é o índice do ponto da snake:
• O vetor normal é dado por:
|||||||| 1
1
1
1
ii
ii
ii
iii VV
VV
VV
VVV
),(xy iii VVN
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Projeto de Computação Gráfica
Cálculo da Energia do Balloon
• Energia abordada como trabalho para realizar um deslocamento
• W = deslocamento x força• Força = Força Normal• Deslocamento = Distância entre
um ponto da curva e seus vizinhos
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Projeto de Computação Gráfica
Cálculo da Energia do Balloon
Vetor Normal (Vn)
Vetor Deslocamento (Vd)
nd VVEnergia ,
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Projeto de Computação Gráfica
Gradiente
101
202
101
121
000
121
yfxfyxf
,),(
• Mede variação de intensidade
• Realça arestas
• Calculado de forma discreta através das máscaras:
yfxf
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Projeto de Computação Gráfica
Gradiente
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Projeto de Computação Gráfica
Laplaciano
• Informação direcional não disponível; • Aumenta o ruído nas imagens • Calculado por aproximação discreta, através da
matriz:
010
141
010
2
2
2
2
),(2
y
f
x
fyxf
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Projeto de Computação Gráfica
Laplaciano
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Gradient Vector Flow Snake
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Projeto de Computação Gráfica
Gradient Vector Flow Snake
Edge Map:
• - para imagens em preto e branco
• - para imagens em tons de cinza
2|),(| yxIext
2|),)(*(| yxIGext
),(),( yxyxf ext
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Projeto de Computação Gráfica
Gradient Vector Flow Snakes
Edge Map:Possui três propriedades principais:1. tem vetores apontando para as
arestas e, nas arestas, são normais às mesmas
2. Esses vetores ( ) tem grande magnitude apenas nas vizinhas das arestas
3. Em regiões homogêneas, onde I(x,y) é constante, é próximo de zero
f
f
f
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Gradient Vector Flow Snakes
• Define um novo campo potencial denominado Gradient Vector Flow (GVF)
• O GVF possui campos que apontam em direção às bordas do objeto, mas que variam suavemente em regiões homogêneas
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Gradient Vector Flow Snake- Campo potencial
Campo potencial do GVF
Visão Ampliada do campo
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Projeto de Computação Gráfica
Gradient Vector Flow Snake
• Definido como o campo vetorial
que minimiza a energia funcional:
• Computado através de um processo de
difusão dos vetores gradiente do edgemap da imagem
)),(),,((),( yxvyxuyxg
yxyxyxddfvfvvuu 222222
||||)(
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GVF - Características
• Consegue convergir sobre formas côncavas;
• Em termos de distância do objeto, é pouco sensível à inicialização;
• Não é necessário conhecimento a priori, a respeito da expansão ou contração.
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Campo Potencial GVF x Balloon
• Estático• Nem puramente
irrotacional, nem puramente solenoidal
• Denso
• Dinâmico• Irrotacional• Esparso
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Resultados
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Resultados do Balloon
Parâmetros:
Elasticidade: 0,8Rigidez: -0,4Energia Externa: -1,0Pressão:-0,6
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Projeto de Computação Gráfica
Resultados do Balloon
Parâmetros Utilizados:
Elasticidade: 0,2Rigidez: 0,2Energia Externa: -0,6Pressão:0,4
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Resultados do Balloon
Parâmetros Utilizados:
Elasticidade: 0,6Rigidez: 0,4Energia Externa: -1,0Pressão:-0.6
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Resultados do Balloon
Parâmetros Utilizados:
Elasticidade: -0.4Rigidez: -0.2Energia Externa: 1Pressão:0,4
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Dificuldades Encontradas
• Conceitos matemáticos• Conceitos de Energia da imagem• Encontrar material sobre o
algoritmo Distance Based • Tempo para desenvolvimento do
projeto
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Extensões do Projeto
• Adicionar outros modelos de snakes
• Melhorar a visualização da comparação dos modelos de snakes
• Adaptar o software para trabalhar com imagens coloridas
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Referências
• Dumitras, A.; Venetsanopoulos, A. N., A comparative study of snake models with application to object shape description in bi-level and gray-level images. Proceedings of IEEE-Eurasip Workshop on Nonlinear Signal and Image Processing, Baltimore, USA, 2001
• Xu, C.; Prince, J. L., Gradient Vector Flow: A New External Force for Snakes. Proc. IEEE Conf. on Comp. Vis. Patt. Recog. (CVPR), Los Alamitos: Comp. Soc. Press, pp. 66-71, June 1997
• Xu, C.; Prince, J. L., Snakes, Shapes, and Gradient Vector Flow. IEEE Transactions on Image Processing, 359-369, March 1998.
• Cohen, L.D., On active contour models and ballons, CVGIP: Image Understanding, vol.53, no.2, pp.211-218, March 1991.
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Referências
• Cohen, L.D.; Cohen, I., Finite-element methods for active contour models and ballons for 2-D and 3-D images, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol.15, no.11,pp.1131-1147, November 1993.
• Shulze, M.A.; Active Contours Applet. URL: http://www.markschulze.net/snakes/index.html (22 abril 2002)
• Krasilovskiy ,S.; Active Contours. URL: http://web.mit.edu/stanrost/www/cs585p3/p3.html (22 abril 2002)
• Weissetein’s, Eric. World of Mathematics. URL : http://mathworld.wolfram.com/ (22 abril de 2002)
• Departamento de Ciência da Computação Unicamp - Processamento de Imagens. URL: http://www.dcc.unicamp.br/~cpg/material-didatico/mo815/9802/curso/node73.html (22 abril de 2002)