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。

无边界活动轮廓模型的 Matlab 实现，挺适合拿来练手图像分割。核心函数写在acwe.m里，思路清晰，用的是全局能量函数做优化，不靠边缘信息也能找出目标区域。demo_acwe.m是示例入口，执行流程从读图到结果展示都包了，比较方便你快速上手。对那种边缘模糊、噪声多的图像，表现还蛮稳的。不过要注意下参数设置，调不对效果就差点意思了。

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。

自由滚动轮胎的侧偏特性模拟，最麻烦的其实就是建模过程太啰嗦。但这个基于Simulink的仿真模型就挺方便，结构清晰，参数设置也直观，跑起来也不卡。 模型里对轮胎的侧偏刚度和滑移角的响应关系模拟得还不错，适合用来测试控制策略或者跑个动态场景。你要是平时搞车辆动力学建模，这个东西能省你不少时间。 嗯，而且它跟一些高级模型兼容也蛮好，比如七自由度模型、14 自由度车辆模型，甚至能搭配PAC 魔术轮胎那套搞精细仿真。 你可以配合这几个资源一起用：七自由度模型与魔术轮胎、14 自由度车辆动力学模型、PAC 魔术轮胎指南。资源都比较全，调试起来方便得多。 要提醒一句：模型本身偏基础，适合教学和原型开发。如

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。