[scikit-image] 66. レベルセット法による画像のセグメンテーション(skimage.segmentation chan_vese)

はじめに

skimage.segmentationのChan-Vese Algorithmによる画像のセグメンテーション例について説明する。

下記画像を下記サイトからダウンロードし、plt.imread()で読み込む。rgb2grayでグレースケールに変換した。

muはエッジ長さのパラメータであり、muの値が大きいと丸いエッジが生成され、ゼロに近い値であるほど小さいオブジェクトが検出される。muは一般的に0〜1の範囲で調整するが、輪郭が不明確なものがある場合は1より大きくても良い。

tolは反復間のレベルセットの変動許容値であり、画像の面積で正規化された連続するレベルセット間のL2ノルムの差がこの値を下回った場合に、解に到達したと判断して、計算を終了する

max_iterは計算の試行回数となる。

返り値としては３つ返ってくる。１つ目はセグメンテーション画像であり、２つ目は最終的なレベルセットの画像であり、３つ目は、各ステップにおけるエネルギーの値のリストであり、計算が収束したかの判断ができる。

左上にオリジナル画像、右上のセグメンテーション画像、左下にレベルセット、右下にエネルギーの変化を示した。w

muを大きくすると、小さい領域が潰れていくことが見てわかる。

形態学的なchan-baseによるセグメンテーションについて下記記事で解説した。