本研究探讨了基于GVF（通用矢量场）和VFC（卷积视觉关注）的主动轮廓模型在图像分割中的高效应用，提升了目标识别精度与适应性。
使用GVF域与VFC域进行图像分割的示例代码如下所示：
```matlab
% Vector field convolution (VFC)外部力场实例。
%
% 参见AMT, EXAMPLE_PIG, AM_VFC, AM_VFK, AC_DISPLAY.
%
% 引用文献:
% [1] Bing Li 和 Scott T. Acton，“基于向量域卷积的主动轮廓图像分割中的外部力”，《IEEE Transactions on Image Processing》第 16 卷，2096-2106页，2007年。
%
% [2] Bing Li 和 Scott T. Acton, 自动模型初始化通过Poisson逆梯度,《IEEE Transactions on Image Processing》，卷17，第1406-1420页，2008.
%
%(c) Copyright Bing Li 2005 - 2009.
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disp(======================================)
disp(Vector field convolution (VFC) example)
%% 参数设置
disp(Initializing parameters ...)
SAVE_AVI = 0; % 设置为1以保存过程为.avi电影文件
DISPLAY_STREAMLINE = 0; % 设置为1显示流线，注意这可能需要较长时间
mu = .2;
GVF_ITER = 100;
normalize = 1;
alpha = .5;
beta = 0;
tau = .5;
SNAKE_ITER = 5;
SNAKE_ITER1 = 60;
RES = .5;
clr={b b r};
%% 图像读取
disp(Reading images ...)
U=imread(im_U.bmp);
noisyU=imread(im_Unoisy.bmp);
figure(1)
for cs = 1:3,
%% 计算外部力场
switch cs,
case 1, %传统GVF与高斯滤波器
disp(--------------------------------------------------)
disp([Case 1: GVF snake with initial circle close to FOI])
disp(Computing the external force field ... )
h = fspecial(gaussian,[5 5],5);
f = imfilter(double(noisyU),h);
titl=GVF;
Fext=AM_GVF(f, mu, GVF_ITER, normalize);
R=20;
case 2,
%传统GVF与高斯滤波器
disp(--------------------------------------------------)
disp([Case 2: GVF snake with initial circle far away from FOI])
disp(Computing the external force field ... )
h = fspecial(gaussian,[5 5],5);
f = imfilter(double(noisyU),h);
titl=GVF;
Fext=AM_GVF(f, mu, GVF_ITER, normalize);
R=28;
case 3,
%VFC
disp(--------------------------------------------------)
disp([Case 3: VFC snake with initial circle far away from FOI])
disp(Computing the external force field ... )
f=noisyU;
K = AM_VFK(2, 32, power,1.8);
Fext=AM_VFC(f,K,1);
R=28;
titl=VFC;
end
%% 显示
I=(1-noisyU)*0.5;
subplot(2,3,cs)
imshow(I)
if DISPLAY_STREAMLINE,
[x,y] = meshgrid(1:size(Fext,2), 1:size(Fext,1));
end
AC_display(x+double(Fext(:,:,1)),y+double(Fext(:,:,2)),--k);
title([External force field for titl])
%% 变形蛇
subplot(2,3,3+cs)
imshow(I)
vert = AC_init(R);
h=AC_display(vert,close,clr{cs});
drawnow;
pause(.5);
for i=1:SNAKE_ITER1,
vert = AC_deform(vert,alpha,beta,tau,Fext,SNAKE_ITER);
if mod(i,2)==0
h=AC_display(vert,close,clr{cs});
title([titl iteration num2str(i)])
drawnow;
pause(.5)
end
end
disp(Done!)
```
该代码使用了GVF和VFC两种方法进行图像分割，其中包含了初始化参数、读取图片并计算外部力场的过程。此外还展示了如何通过绘制流线来可视化这些力，并演示了利用变形蛇算法对所选区域的边界进行调整以适应目标对象。最后输出完成提示信息“Done!”表示任务结束。
以上代码为一个完整的图像分割示例
5星
