THESE/codes/snake/basic_code/GVFOptimizeImageForces2D.m

   1 function Fext=GVFOptimizeImageForces2D(Fext, Mu, Iterations, Sigma)\r
   2 % This function "GVFOptimizeImageForces" does gradient vector flow (GVF)\r
   3 % on a vector field. GVF gives the edge-forces a larger capature range,\r
   4 % to make the snake also reach concave regions\r
   5 %\r
   6 % Fext = GVFOptimizeImageForces2D(Fext, Mu, Iterations, Sigma) \r
   7 % \r
   8 % inputs,\r
   9 %   Fext : The image force vector field N x M x 2\r
  10 %   Mu : Is a trade of scalar between noise and real edge forces\r
  11 %   Iterations : The number of GVF itterations\r
  12 %   Sigma : Used when calculating the Laplacian\r
  13 % \r
  14 % outputs,\r
  15 %   Fext : The GVF optimized image force vector field\r
  16 %\r
  17 % Function is written by D.Kroon University of Twente (July 2010)\r
  18 \r
  19 % Squared magnitude of force field\r
  20 Fx= Fext(:,:,1);\r
  21 Fy= Fext(:,:,2);\r
  22 \r
  23 % Calculate magnitude\r
  24 sMag = Fx.^2+ Fy.^2;\r
  25 \r
  26 % Set new vector-field to initial field\r
  27 u=Fx;  v=Fy;\r
  28   \r
  29 % Iteratively perform the Gradient Vector Flow (GVF)\r
  30 for i=1:Iterations,\r
  31   % Calculate Laplacian\r
  32   Uxx=ImageDerivatives2D(u,Sigma,'xx');\r
  33   Uyy=ImageDerivatives2D(u,Sigma,'yy');\r
  34   \r
  35   Vxx=ImageDerivatives2D(v,Sigma,'xx');\r
  36   Vyy=ImageDerivatives2D(v,Sigma,'yy');\r
  37 \r
  38   % Update the vector field\r
  39   u = u + Mu*(Uxx+Uyy) - sMag.*(u-Fx);\r
  40   v = v + Mu*(Vxx+Vyy) - sMag.*(v-Fy);\r
  41 end\r
  42 \r
  43 Fext(:,:,1) = u;\r
  44 Fext(:,:,2) = v;\r