Rocky的部落格

能量最小化是一種基於能量函數的閾值分割方法，通常在圖像處理中用於最優化目標函數。這種方法的主要思想是找到一個閾值，使得分割後的圖像的能量（或成本）最小。

最常見的能量最小化方法之一是基於Chan-Vese模型的閾值分割，該模型使用等級集方法進行圖像分割，並嘗試最小化前景和背景的差異。

以下是使用能量最小化（基於Chan-Vese模型）進行圖像閾值分割的Python範例：

from skimage.segmentation import chan_vese

def energy_minimization_thresholding(image, mu=0.25, lambda1=1, lambda2=1, tol=1e-3, max_iter=500):
    """
    Segment an image using energy minimization based on Chan-Vese model.
    
    Parameters:
    - image: 2D numpy array representing the grayscale image
    - mu, lambda1, lambda2, tol, max_iter: parameters for the Chan-Vese segmentation
    
    Returns:
    - segmented image
    """
    # Normalize the image to range [0, 1]
    normalized_img = image / 255.0
    
    # Perform Chan-Vese segmentation
    cv_result = chan_vese(normalized_img, mu=mu, lambda1=lambda1, lambda2=lambda2, tol=tol, max_iter=max_iter)
    
    # Convert result to binary image
    binary_img = (cv_result * 255).astype(np.uint8)
    
    return binary_img

# Segment the provided image using energy minimization
energy_minimization_img = energy_minimization_thresholding(new_provided_img)

# Display the original and energy minimization segmented images
fig, ax = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 5))

ax[0].imshow(new_provided_img, cmap='gray')
ax[0].set_title('Original Image')
ax[0].axis('off')

ax[1].imshow(energy_minimization_img, cmap='gray')
ax[1].set_title('Energy Minimization Thresholded Image')
ax[1].axis('off')

plt.tight_layout()
plt.show()

如上所示，左側是您提供的原始圖像，而右側是使用能量最小化方法（基於Chan-Vese模型）得到的結果。

這種方法嘗試找到一個閾值，使得前景和背景的差異最小，從而得到一個最優化的圖像分割。從結果中，您可以看到這種方法是如何分割圖像的前景和背景的。

Chan-Vese模型提供了多個參數來調整分割的結果，包括�μ（邊界長度的權重）、�1λ1​和�2λ2​（內部和外部區域的區別）等。您可以根據需要進一步調整和優化這些參數。