본 논문은 연속적으로 움직이는 심장의 모습을 추적하기 위해 레벨 세트 알고리즘과 양방향 곡선 전개 이론을 적용한 활성 모델을 사용하였다. 대부분의 활성 모델이 영상 그라디언의 에지 갭이 존재하는 영역에서 움직임이 안정적이지 않아 추출에 실패할 확률이 많다. 본 연구에서는 영상 자체의 밝기 값과 안정적 추출을 위한 추가 제약만 이용한 새로운 활성 모델을 제안한다. 제안된 모델은 초기 곡선의 위치 설정에 제약이 없어 특히 연속적 영상의 특정한 대상 영역을 추출하거나 추적하기에 효율적이었다. 또한 에지 정보가 심하게 변화거나 모호한 부분에서도 안정적인 곡선의 움직임과 추출 결과를 보였다.
This paper used an active contour model which was based on level set algorithms and bidirectional curve evolution theory in order to track the shape of the heart acting continuously. Most active contour models would be failed in boundary extraction because of their unstable movement in the edge gap locations. In this paper, we suggest a new active contour model using only image intensity value and additional constraint needed for stable extraction. Our model was successfully run on either shape extraction or object tracking without any position constraints of initial curve. Also demonstrated stable movements and showed good results at weak or missing boundary locations.
