主动轮廓模型

Matlab中的主动轮廓模型是一种用于图像分割的算法，根据图像的特定特征和边界识别过程。这些代码提供了关于如何实现和优化该模型的详细说明。

这份MATLAB代码专门用于从医学图像中提取轮廓，是进行精确轮廓分析的关键工具。

请继续关注进一步的更新，这是一个简化版本。根据http://www.crisluengo.net/index.php/archives/217 实现。

图像分割领域中，蛇（活动轮廓）算法的应用被广泛研究和应用，其在精确轮廓提取中展现出卓越的效果。

这几天我仿制了一个基于Matlab Simulink的主动滤波器模型，觉得效果不错，现在分享给大家。

该软件已在波士顿大学CNS技术实验室成功实现，详细信息可访问http://techlab.bu.edu。该软件的主要开发者是柴坦亚赛，他在生物视觉原理基础上设计了CONFIGR（CONtour FIgure GRound）模型，专注于稀疏和嘈杂图像的轮廓补全。CONFIGR在集成视觉/识别系统中的作用是识别图形像素并执行初始识别阶段，通过填充完成图像的长程轮廓补全，从而提高全局功能如对象识别的准确性。该算法以像素大小作为最小的独立图像单元，无需额外参数选择，具备多尺度模拟能力。

CONTOURDATA是用于从轮廓矩阵C中提取轮廓数据的函数。CONTOUR、CONTOURF、CONTOUR3和CONTOURC生成的轮廓矩阵CLABEL，传统上用于创建轮廓标签。S = CONTOURDATA(C)用于提取等高线矩阵中每个轮廓的(x,y)数据对。返回的结构体数组S具有多个字段：S(k).level包含第k条轮廓的高度级别，S(k).numel包含描述第k条线的点数，S(k).isopen表示第k个轮廓是否是开放的，S(k).xdata包含第k条轮廓的x轴数据，S(k).ydata包含第k条轮廓的y轴数据。

该方法能够在给定的轮廓值上，无需插值，直接跟随图像边缘绘制矩阵的轮廓线。虽然与轮廓功能有所区别，但其语法相似，为用户提供了一种简便的轮廓绘制选择。

傅里叶变换提轮廓的技巧，用 MATLAB 做起来还挺顺的。文里先搞了个加了噪声和倾斜项的sin信号，模拟得到位。直接上fft，抓频率，再干掉高频噪声和低频趋势，ifft一还原，轮廓就清爽多了。嗯，过程中像边缘失真这类问题也有讲到，怎么用窗函数、怎么调fftshift这些小技巧都有。适合那种要从乱七八糟信号里提特征频率的场景，比如医学成像或者地震啥的，挺实用的。

8.11压力测量XPT2046能有效处理触摸压力。为了区分笔和手指触摸，必须进行压力测量。一般情况下，采用8位分辨率模式足以满足性能要求（但以下计算采用12位分辨率模式）。有多种方法可以实现此测量。第一种方法需要知道X面板的电阻和X位置的测量值，以及两个附加面板之间的测量值（Z1和Z2），如图8所示。触摸电阻可通过公式（3）计算：R触摸 = RX面板 · (1 - Z / ZX位置)。第二种方法需要测量X和Y面板的电阻、X和Y的位置，以及Z1的位置。触摸电阻可通过公式（4）计算：R触摸 = 1 / 4096 * (1 - Y / Y位置)。图13展示了压力测量模块的数字接口，XPT2046使用