算法流程图
2017-04-19 20:43:51 0 举报
算法流程图是一种图形化的表示算法步骤和逻辑的工具。它由一系列节点和连接线组成,每个节点代表一个特定的操作或决策点,连接线表示数据流动的方向。算法流程图能够帮助我们更好地理解复杂的算法,并且可以用于描述计算机程序的执行过程。通过算法流程图,我们可以清晰地看到算法的各个步骤以及它们之间的依赖关系。此外,算法流程图还可以帮助我们发现潜在的错误和问题,并且可以进行优化和改进。总之,算法流程图是一种非常有用的工具,可以帮助我们更好地理解和设计高效的算法。
作者其他创作
大纲/内容
注释:符号距离函数即水平集函数
注释:0水平集曲线就是活动轮廓曲线。活动轮廓上的一个点的领域定义为局部区域。
进行迭代
开始
注释:泛函模型中的F用于计算每个像素点的局部能量,F函数有UM能量,MS能量,HS能量 。为了保证曲线的光滑性,加入的正则项的惩罚函数是轮廓曲线的长度。
结束
否
定义Heaviside函数
注释:Dirac函数可由Heaviside函数求导得出,利用该函数可以只考虑轮廓曲线周边的点。
定义符号距离函数
选择内部能量函数F代入能量函数E,得到完整的基于局部区域的能量泛函
注释:β函数可以确保函数F所获得的能量都只是点x领域范围内的局部能量
求解能量泛函所对应的欧拉-拉格朗日方程获得水平集的演化方程
根据以上函数定义基于局部区域信息的能量函数E
定义β函数
选定局部区域
是
初始化水平集函数
注释:光滑的Heaviside函数表示轮廓曲线内部,同理可得出轮廓曲线外部
定义Dirac函数
对演化方程进行数值离散,得到迭代方程
0水平集是否收敛
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