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[these_gilles.git] / 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