检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：张强东北大学

学位级别：硕士

目前，足迹分析和识别正处在由人工向自动化的过渡阶段，准确的图像分割和边缘提取是实现足迹自动识别的重要基础。由于足迹图像的自身特点，传统的图像处理方法很难满足要求，直接影响到足迹的准确识别。\n 活动轮廓模型(Snake模型... 详细信息

目前，足迹分析和识别正处在由人工向自动化的过渡阶段，准确的图像分割和边缘提取是实现足迹自动识别的重要基础。由于足迹图像的自身特点，传统的图像处理方法很难满足要求，直接影响到足迹的准确识别。\n 活动轮廓模型(Snake模型)是一种高效轮廓探测法，对弱边界、模糊、噪声图像有良好的轮廓提取效果，已被广泛应用于边缘提取、图像分割、运动跟踪、3D重建等领域。本文对它的基本原理、实现方法进行了全面论述，通过对模型的改进，将它应用在实际问题中，取得了满意的结果。\n 本文的主要研究工作如下：\n 提出一种将经典Snake模型与自适应变模型相结合的算法，该算法快速提取图像中的开边缘并识别边缘形状，进而实现赤足足迹跖后缘的自动提取与形状识别。该方法首先对原图像校正、平滑去噪，由数学形态学方法得到Snake模型的初始轮廓，迭代求解实现跖后缘的快速、精确提取。然后，由高次多项式进行数字滤波，得到滤波后边缘曲线方程。最后利用先验知识，依据平均曲率的变化，自适应地选取不同的函数模型，提取出相应特征，进行足迹边缘形状的自动识别。仿真结果表明，该方法的总识别率可以达到88％。\n 根据足迹图像的特点，提出一种基于改进GVF模型的弱边界提取方法。该方法首先通过中值滤波和弱边界梯度增强进行图像预处理，然后利用区域灰度的先验知识，引入高斯型模糊贴近度，与气球力结合形成模糊气球力和GVF场共同形成外力。模糊气球力在压痕区内形成很大推力，使控点向边界快速移动，在边界处力很小，在边界外形成迅速加大的斥力，将控点推回边界。\n 为了提取弱边界椭圆，将改进的GVF模型和最小二乘原理相结合，提出快速、抗噪的弱边界椭圆提取算法。该算法在控点每迭代一定次数后，利用最小二乘原理，估算出椭圆准确位置，对椭圆边界采样作为新的初始轮廓，重新进行迭代，形成有约束形变。此方法应用到赤足足迹分析系统中，能够对常规方法很难处理的存在模糊、纹理噪声、大斑点噪声的弱边界图像，准确提取出椭圆轮廓，而且将经典GVF迭代次数减少一半以上。

关键词：图像分割边缘提取足迹图像活动轮廓模型赤足足迹分析足迹识别

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基于方向气球力活动轮廓模型的图像分割

引用

微计算机信息 2006年第10X期22卷 301-303页

作者：祖克举周昌雄江苏镇江江苏科技大学电子信息学院 212003

针对传统参数活动轮廓模型存在对轮廓线初始位置敏感的缺点,提出了方向气球力活动轮廓模型并应用于MRI图像分割。该模型利用底层图像分割的结果确定外力的方向,使气球力方向始终指向目标边界,引导轮廓线变形。当轮廓线运动到目标边界附... 详细信息

针对传统参数活动轮廓模型存在对轮廓线初始位置敏感的缺点,提出了方向气球力活动轮廓模型并应用于MRI图像分割。该模型利用底层图像分割的结果确定外力的方向,使气球力方向始终指向目标边界,引导轮廓线变形。当轮廓线运动到目标边界附近时,在高斯势力作用下继续变形,完成图像高层分割。实验结果表明,该模型与轮廓线初始位置无关,能实现MRI图像的自动分割。

关键词：图像分割方向气球力活动轮廓模型高斯势力

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基于活动轮廓模型的人脸检测方法研究

基于活动轮廓模型的人脸检测方法研究

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作者：黄福珍上海交通大学

学位级别：博士

人脸检测是人脸自动识别系统的重要组成部分，检测精度直接影响着人脸识别的性能。近几年来，随着多功能感知研究的兴起，人脸检测问题开始在国际上引起关注，并已逐渐发展成为一个相对独立的研究方向。人脸检测也是智能人机接口的重要... 详细信息

人脸检测是人脸自动识别系统的重要组成部分，检测精度直接影响着人脸识别的性能。近几年来，随着多功能感知研究的兴起，人脸检测问题开始在国际上引起关注，并已逐渐发展成为一个相对独立的研究方向。人脸检测也是智能人机接口的重要交互通道，它在多功能感知、电视会议、基于内容的图像检索、安全检查以及视频监视等领域都有着重要的应用前景。\n 本文在对现有人脸检测方法进行详细综述的基础上，提出了基于活动轮廓模型的人脸检测方法，即以人脸轮廓作为描述人脸的主要特征，充分利用活动轮廓模型方法可以建模和提取任意形状的变形轮廓的特性，不需要采集大量样本进行学习训练就可以完成人脸检测任务。具体研究工作包括以下几个方面：\n (1)对两类活动轮廓模型方法(包括参数活动轮廓模型方法和几何活动轮廓方法)进行了详细分析介绍，在此基础上，提出了一种能够结合先验知识的通用活动轮廓模型结构，并设计相应的快速实用数值算法。实验结果表明，该模型不需要通过训练样本产生统计形状模型就可以有效检测图像中的目标轮廓，并对图像噪声具有一定的鲁棒性。\n (2)利用活动轮廓模型的特性以及图像矩可以描述图像形状的全局特征的特点，提出一种基于Legendre矩的人脸检测方法，其基本思想是将以Legendre矩描述的人脸形状的先验知识嵌入到活动轮廓模型中，通过在原活动轮廓模型中加入人脸约束而达到检测图像中人脸轮廓的目的。实验结果表明，上述方法能有效检测出一定条件下静态灰度图像中的人脸轮廓，而且对噪声图像及有部分遮挡的人脸图像具有一定的处理能力。\n (3)利用主动形状模型可以描述一定形变的全局形状的特点，提出一种基于隐主动形状模型的人脸检测方法，即将人脸形状先验知识以水平集形式的主动形状模型描述，然后将该形状约束嵌入到几何活动轮廓模型中，通过求解水平集函数来达到求解图像中人脸轮廓的目的。实验结果表明，上述方法能有效检测出一定条件下静态灰度图像中的人脸轮廓，而且对噪声图像及有部分遮挡的人脸图像具有一定的处理能力。文中还分三种情况对本文提出的人脸检测方法进行了一I*t能比较。

关键词：人脸检测活动轮廓模型图像处理主动形状模型

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基于活动轮廓模型的目标分割与跟踪的研究

基于活动轮廓模型的目标分割与跟踪的研究

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作者：付斌哈尔滨工程大学

学位级别：博士

论文的研究工作是哈尔滨工程大学“211”工程学科建设项目“智能机器人子项目中机器人遥现遥控环境建设”项目中的一个重要研究部分。序列图象中运动目标的运动分析是计算机视觉技术的一个重要组成部分，运动分析包括目标的捕获(跟... 详细信息

论文的研究工作是哈尔滨工程大学“211”工程学科建设项目“智能机器人子项目中机器人遥现遥控环境建设”项目中的一个重要研究部分。序列图象中运动目标的运动分析是计算机视觉技术的一个重要组成部分，运动分析包括目标的捕获(跟踪初始位置的确定)、目标的识别(或分割)、目标的跟踪、目标的理解等内容。其中，目标的捕获、分割、跟踪是进行运动分析的前提条件，一个良好的分割、跟踪效果是正确进行目标理解的保障。本文研究的内容是在图象序列中，基于活动轮廓模型的运动目标自动分割与跟踪技术，目的使计算机视觉系统可以自动的分割目标并进行连续的跟踪，同时在跟踪过程中自动提取目标轮廓信息。文中首先介绍活动轮廓模型的基础及其改进方法，然后围绕目标初始定位过程和目标跟踪过程两个部分进行研究。在目标初始定位过程中，算法是基于多边形活动轮廓模型进行目标的图象分割，同时使用图象差分技术，细胞神经网络(CNN)和SUSAN角点检测算法解决活动轮廓模型初始化曲线设置问题和参数设置问题。在这部分，首先使用帧间差分梯度法进行运动目标的区域定位，在确定感兴趣(ROI)区域后，使用SUSAN角点检测算法得到目标角点，利用角点间连线所组成的轮廓作为改进的多边形活动轮廓模型的初始轮廓；由于在运动目标的初始跟踪阶段，已同步使用基于CNN的三帧差分法进行目标的图象分割，可以获得目标初始时刻的轮廓特征，文中利用CNN获得的目标轮廓作为参考轮廓，通过基于粒子群寻优技术的活动轮廓能量方程系数调整算法优化模型参数，使活动轮廓模型获得合适参数，保障轮廓曲线正确收敛在目标边缘，避免目标轮廓曲线的过收敛或收敛漂移。文中采用的活动轮廓模型是一种改进的多边形活动轮廓模型，由于经过前期的处理，模型已具备合理的初始轮廓和模型参数，因此可以充分发挥其收敛准确、抗噪声能力较强的特点，获得较好的目标轮廓形状曲线。在目标初始定位阶段使用该方法可以克服大多算法需人为干预的缺点，实现运动目标自动分割，而且使目标的定位和分割更加准确可靠。由

关键词：目标分割目标追踪活动轮廓模型 Camshift算法

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参数轮廓模型的目标跟踪

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西安科技大学学报 2010年第1期30卷 123-126页

作者：孙晓云王书朋郑棋西安科技大学通信与信息工程学院陕西西安710054 西安科技大学电气与控制工程学院陕西西安710054

为了减少背景噪声和不相干边缘的影响,提出了一种基于方向能量的边缘选择方法,根据边缘检测的结果和由前一帧跟踪结果得到的预测轮廓构造能量函数,通过最小化能量函数进行轮廓跟踪,由于能量函数包含了预测轮廓和目标边缘信息,使得在跟... 详细信息

为了减少背景噪声和不相干边缘的影响,提出了一种基于方向能量的边缘选择方法,根据边缘检测的结果和由前一帧跟踪结果得到的预测轮廓构造能量函数,通过最小化能量函数进行轮廓跟踪,由于能量函数包含了预测轮廓和目标边缘信息,使得在跟踪目标轮廓变化的同时,又能保持目标形状的稳定性。实验表明:提出的跟踪方法可以在复杂背景下准确跟踪目标轮廓。

关键词：目标跟踪活动轮廓模型边缘检测

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基于活动轮廓模型的轮廓提取

基于活动轮廓模型的轮廓提取

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作者：李安平昆明理工大学

学位级别：硕士

在图像处理和计算机视觉中，移动或静止物体轮廓的提取是一个重大的研究领域，有着重要的科研和应用价值。在很多的应用领域，都要用到对图像中目标物体的轮廓进行提取，找出其中感兴趣的部分，再进行其它进一步的处理。已经有很多的现... 详细信息

在图像处理和计算机视觉中，移动或静止物体轮廓的提取是一个重大的研究领域，有着重要的科研和应用价值。在很多的应用领域，都要用到对图像中目标物体的轮廓进行提取，找出其中感兴趣的部分，再进行其它进一步的处理。已经有很多的现成的算法可以用于提取轮廓，如利用边缘检测算法用于轮廓提取，利用图像分割算法，阈值分割法，区域扩展法，数学形态学的分水岭算法等用于轮廓提取，这些算法在进行轮廓提取时存在这样或那样的缺点，不能完全满足轮廓提取的要求。后来有学者陆续给出各种改进并提出了很多其他新的方法，如活动轮廓模型算法，基于动态规划图搜索算法等。其中活动轮廓模型得到广泛的应用。1987年的第一届国际视觉会议上，kass等提出了主动活动轮廓算法，20世纪80年代后期迅速发展起来的一种图像分割算法，它为图像分割及物体轮廓提取等很多计算机视觉问题提供了一种统一的解决框架。它通过设计一个由外能、内能及图像能组成的能量函数并通过极小化该函数来得到物体的轮廓。现在已经被广泛地应用于图像分割与轮廓提取。论文从两个方面进行讨论轮廓的提取，一论文给出新的边缘直线提取算法，并用于简单形状物体轮廓的提取。二将新的边缘直线提取算法和活动轮廓模型相结合，并结合图像多分辨率分解的优点，实现活动轮廓模型的粗略初始轮廓的自动给出。而通常的基于活动轮廓模型的轮廓提取的初始轮廓是由人工交互给出的。首先将新的边缘直线提取算法作用于多分辨率图像，将得到的粗略轮廓作为主动轮廓模型的初始轮廓，然后再对图像中物体轮廓进行定位，最终确定出物体轮廓的精确定位。

关键词：活动轮廓模型像素块方向导数多分辨率分析

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一种静态接触角的自动检测方法

一种静态接触角的自动检测方法

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作者：徐志钮律方成刘云鹏王胜辉李和明 071003 河北省保定市永华北大街619号华北电力大学(保定)科技处

本发明提供了一种静态接触角的自动检测方法：在滴水完成后使用数码相机或CCD传感器结合图像采集卡在垂直于材料所在平面拍照获得水珠图像，针对该图像使用基于水平集的几何活动轮廓模型方法获得水珠边缘；每隔一定的迭代次数时将水平... 详细信息

标准号: CN101986134A

本发明提供了一种静态接触角的自动检测方法：在滴水完成后使用数码相机或CCD传感器结合图像采集卡在垂直于材料所在平面拍照获得水珠图像，针对该图像使用基于水平集的几何活动轮廓模型方法获得水珠边缘；每隔一定的迭代次数时将水平集所得边缘使用最小二乘拟合方法获得圆参数，所得曲线误差最小即为最终的水珠边缘。根据这些参数获得在固、液、气三者交界点处的切线即可获得静态接触角。本发明具有自动获得接触角且准确性高、抗干扰能力强的优点。

关键词：水珠静态接触角最小二乘拟合方法切线图像活动轮廓模型自动检测方法抗干扰能力结合图像曲线误差数码相机采集卡交界点传感器拍照滴水接触

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自适应的基于先验形状的图像分割方法

自适应的基于先验形状的图像分割方法

引用

作者：刘维平杨新赵庆 200240 上海市闵行区东川路800号

一种图像处理技术领域的基于先验形状的图像分割方法，采用整数符号函数克服由于噪声的干扰对图像分割的影响，并针对其需要手动调节先验形状模型和传统活动轮廓模型的权值系数，提出约束变分模型使得该权值系数可以自适应的收敛到稳定... 详细信息

标准号: CN101964112A

一种图像处理技术领域的基于先验形状的图像分割方法，采用整数符号函数克服由于噪声的干扰对图像分割的影响，并针对其需要手动调节先验形状模型和传统活动轮廓模型的权值系数，提出约束变分模型使得该权值系数可以自适应的收敛到稳定值，同时以识别为基础的形状模板选择用以在分割时候确定采用哪个先验形状的形状模板，避免现有技术中得不到基于先验形状模型的分割结果的问题。

关键词：先验形状模板形状模型活动轮廓模型图像处理技术图像分割方法分割结果手动调节图像分割整数符号稳定值噪声分割干扰约束

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基于活动轮廓模型的医学图像分割方法研究

基于活动轮廓模型的医学图像分割方法研究

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作者：原军大连理工大学

学位级别：硕士

医学图像主要包括X射线断层(CT)、超声、核磁共振(MRI)等图像，其在人体内部组织器官的定量分析、实时监控和治疗规划等方面都具有重要的作用。利用医学图像进行诊断时，常根据需要将特定的组织器官或感兴趣的区域(ROI)提取出来，以便... 详细信息

医学图像主要包括X射线断层(CT)、超声、核磁共振(MRI)等图像，其在人体内部组织器官的定量分析、实时监控和治疗规划等方面都具有重要的作用。利用医学图像进行诊断时，常根据需要将特定的组织器官或感兴趣的区域(ROI)提取出来，以便更好地对其进行分析和诊察，这个过程就是图像分割。由于医学图像本身分辨率较低、对比度较低，以及固有噪声的影响，使用传统的图像分割方法很难达到要求。活动轮廓模型法是研究人员近十几年来使用的较新的图像分割和跟踪方法，从动力学角度来研究曲线的演化过程，通过计算得到图像感兴趣区域的连续闭合边界。实践已经证明，它较以往的图像分割方法有较大改进，比较适合医学图像的分割。但由于该方法还比较年轻，本身还存在一些问题，这在一定程度上限制了它在临床中的实际应用。针对以上情况，本文旨在通过对活动轮廓模型法的深入研究的基础上，改进或提出适用于医学图像的分割处理方法，这同时也是对低信噪比图像处理的有益探索。本文首先对医学图像分割方法进行了总结，然后对活动轮廓模型的主要方法以及其对医学图像的分割结果进行了较为全面的分析。从分析中可以看出这些活动轮廓模型方法在某些方面还存在一定的不足。之后，本文从三方面展开工作：第一，结合小波变换，对小波变换模极大值检测方法进行算法上的改进，在边缘检测精度和效率两方面都有所提高，然后结合梯度矢量流模型对医学图像进行分割。该方法能够克服医学图像固有的噪声的影响，对目标轮廓提取的效果较好。第二，对较新提出的静电力活动轮廓模型，在肯定其抗噪能力强等优点的同时，针对其作用力的局限性，采用自适应加权函数进行扩展，根据图像边缘特征自动设定加权参数，动态控制模型曲线受到的静电外力。该方法能够减小外部能量场中存在的局部最小，扩大外力的作用范围，提高医学图像的分割精度。第三，对活动轮廓模型的曲线几何演化—水平集法进行了比较全面的研究，将其应用于医学图像的分割处理。该方法能够比较好的克服噪声的影响，轮廓曲线较准确的逼近待分割组织。

关键词：医学图像分割活动轮廓模型小波变换静电力水平集

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基于时/空滤波噪声抑制算法和活动轮廓模型的血管内超声图像边缘提取

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山东大学学报（工学版） 2006年第5期36卷 44-48,57页

作者：李前娜孙丰荣李艳玲李晓峰姚桂华张运山东大学信息科学与工程学院山东济南250100 山东建筑工程学院计算机系山东济南250014 山东大学齐鲁医院心内科山东济南250012

为解决血管内超声(IVUS)图像中严重的血液斑点噪声影响边缘提取方法的有效性问题,采用一种时/空滤波方法对IVUS图像进行降噪预处理,基于活动轮廓模型(Snake模型)和IVUS图像的边缘对比度特征量,利用Hopfield神经网络并结合模拟退火算法... 详细信息

为解决血管内超声(IVUS)图像中严重的血液斑点噪声影响边缘提取方法的有效性问题,采用一种时/空滤波方法对IVUS图像进行降噪预处理,基于活动轮廓模型(Snake模型)和IVUS图像的边缘对比度特征量,利用Hopfield神经网络并结合模拟退火算法自动提取IVUS图像的冠脉血管壁内、外膜边缘.实验结果表明,该方法对序列IVUS图像处理有较好的可重复性和鲁棒性.

关键词：血管内超声斑点噪声时/空滤波边缘提取活动轮廓模型

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