检索结果-内蒙古大学图书馆

华南理工大学学报（自然科学版） 2015年第1期43卷 140-146页

作者：庞海波李占波丁友东郑州大学软件技术学院河南郑州450002 上海大学影视艺术技术学院上海200072

针对动态手势在时间尺度上的多变性和复杂性,提出了一种动态手势识别框架.该框架利用时间序列上提取的手势轮廓构造动态手势轮廓图像,获得不同动态手势在不同时间尺度下其轮廓图像的均值图像和方差图像,并将这些图像用于构成动态手势轮... 详细信息

针对动态手势在时间尺度上的多变性和复杂性,提出了一种动态手势识别框架.该框架利用时间序列上提取的手势轮廓构造动态手势轮廓图像,获得不同动态手势在不同时间尺度下其轮廓图像的均值图像和方差图像,并将这些图像用于构成动态手势轮廓模型库,在此模型库基础上,利用相关信息方法和改进的动态时间规整方法完成动态手势的识别.实验结果表明,文中提出的动态手势轮廓模型对不同时间尺度的动态手势具有较强的鲁棒性,改进的动态时间规整方法较传统方法具有更高的识别率.

关键词：手势识别时间序列轮廓模型相关信息法动态时间规整

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图像边缘提取的区域联合分割与主动轮廓模型

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激光与红外 2013年第1期43卷 94-97页

作者：高颂李富栋空军驻锦州地区军事代表室辽宁锦州121000

在目标的识别与跟踪处理中,目标图像的边缘提取是一项关键技术。采用边缘区域分割和主动轮廓C-V模型算法,而C-V模型更适用于水下的球体、椭球体边缘检测,具有提取的边缘连续的优点。当然,在处理不同的实际问题时,针对环境条件和要求的不... 详细信息

在目标的识别与跟踪处理中,目标图像的边缘提取是一项关键技术。采用边缘区域分割和主动轮廓C-V模型算法,而C-V模型更适用于水下的球体、椭球体边缘检测,具有提取的边缘连续的优点。当然,在处理不同的实际问题时,针对环境条件和要求的不同,可以选择适合的算子进行图像边缘提取。

关键词：图像边缘分割轮廓模型

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基于区域合并与轮廓模型的图像序列人物轮廓分割

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山东大学学报（工学版） 2014年第6期44卷 8-14页

作者：朱洪锦范洪辉叶飞跃臧海娟江苏理工学院计算机工程学院江苏常州213001 云计算与智能信息处理常州市重点实验室江苏常州213001

为解决受图像背景复杂度影响,分水岭算法较难高精度实现图像序列中人物轮廓的分割与追踪这一问题,提出了利用颜色空间转换的区域合并实现目标轮廓区域的划分、并基于人物头部轮廓信息生成人物领域轮廓模型的方法。通过对人物领域边界线... 详细信息

为解决受图像背景复杂度影响,分水岭算法较难高精度实现图像序列中人物轮廓的分割与追踪这一问题,提出了利用颜色空间转换的区域合并实现目标轮廓区域的划分、并基于人物头部轮廓信息生成人物领域轮廓模型的方法。通过对人物领域边界线生成的初步轮廓模型进行高斯函数的卷积运算,生成形态轮廓模型的有效对象模板,实现图像序列的人物领域中不依靠序列差分和移动向量亦能在图像序列中追踪移动对象。基于颜色空间转换的区域合并和轮廓模型算法,可满足视频背景变动并且背景复杂的情况下对图像序列中的人物轮廓进行有效分割。实验结果验证了本算法的有效性与鲁棒性,可有效而稳定实现图像序列中人物轮廓的分割。

关键词：颜色空间转换区域合并分水岭算法轮廓模型图像序列人物轮廓分割

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基于轮廓模型和AdaBoost算法的民族地区舞蹈人员跟踪技术研究

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现代电子技术 2020年第5期43卷 42-45页

作者：赖程程梁麟广西师范大学广西桂林541004 桂林市文粹软件开发有限责任公司广西桂林541004

为了提高对民族地区舞蹈人员的指导能力,提出基于轮廓模型和AdaBoost算法的民族地区舞蹈人员跟踪技术。构建民族地区舞蹈人员的视频跟踪扫描成像模型,检测民族地区舞蹈人员的视频图像边缘轮廓模型,根据初始轮廓分布进行民族地区舞蹈人... 详细信息

为了提高对民族地区舞蹈人员的指导能力,提出基于轮廓模型和AdaBoost算法的民族地区舞蹈人员跟踪技术。构建民族地区舞蹈人员的视频跟踪扫描成像模型,检测民族地区舞蹈人员的视频图像边缘轮廓模型,根据初始轮廓分布进行民族地区舞蹈人员视频图像的增强处理,建立民族地区舞蹈人员跟踪图像的视觉感知模型,通过区域像素特征重构方法进行民族地区舞蹈人员图像跟踪的三维信息重建,采用AdaBoost算法完成民族地区舞蹈人员的轮廓检测和像素跟踪,提高民族地区舞蹈人员的像素跟踪和识别能力。仿真结果表明,采用该方法跟踪民族地区舞蹈人员的信息融合度及识别率较高,能有效提高民族地区舞蹈的训练指导能力。

关键词：民族舞蹈人员跟踪技术民族地区图像处理轮廓模型 AdaBoost算法

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几何活动轮廓模型在医学MR图像分割中的应用研究

几何活动轮廓模型在医学MR图像分割中的应用研究

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作者：詹天明南京信息工程大学

学位级别：硕士

核磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging，MRI)以其无损伤、无痛苦、适合软组织诊断等特点，已被广泛运用于医学图像拍摄，并在临床医学上起着越来越重要的作用。MR图像分割是对MR图像进行分析的基本步骤，也是利用MR图像进行定性、... 详细信息

核磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging，MRI)以其无损伤、无痛苦、适合软组织诊断等特点，已被广泛运用于医学图像拍摄，并在临床医学上起着越来越重要的作用。MR图像分割是对MR图像进行分析的基本步骤，也是利用MR图像进行定性、定量分析的一个至关重要的环节。然而在MR医学图像处理与分析中，对目标和病灶的识别、定位及定量分析还主要依赖图像的手动分割。随着MR医学成像在临床应用中越来越广泛，迫切需要利用计算机算法对解剖结构或感兴趣区域进行自动分割描述。分割的准确性对医生判断疾病的真实情况并做出相应的诊断计划至关重要，因此研究自动或半自动分割方法是非常重要的。\n 目前，活动轮廓模型已经成为医学图像分割的重要工具，其中几何活动轮廓模型因其能够很好的解决曲线演化时的拓扑结构而受到广泛的关注。本文针对这类图像分割方法进行了详细的研究。\n 首先，介绍了几何活动轮廓模型，分析了曲线演化理论、水平集方法和几何活动轮廓模型的水平集表达，以及介绍了目前国内外学者对水平集快速算法的一些比较成功的改进方法。\n 其次，传统水平集模型在定义速度时，往往仅使用了图像的边缘信息，这样必然导致在分割具有强噪声或具有弱边界的图像目标时，不能得到真实边界，为此提出了基于区域信息的水平集模型。它首先用形态学方法及其优化方法将图像背景部分去除，减小其对分割结果的影响；其次使用区域统计信息定义速度函数，防止曲线演化时从弱边界泄露，该模型对含有噪声或含有弱边界的图像分割的准确性有了较大的提高。\n 再次，分析了基于图像全局信息的水平集模型，即CV模型。针对其迭代过程要对所有图像数据反复进行计算，时间效率低，难以实时应用的问题，提出了CV模型的快速算法，它使用符号矩阵区分曲线内外点，用直方图分别统计这两个区域的点的信息，按直方图统计顺序分别改变像素点的符号，再根据曲线能量增减情况修改对应点的符号以及两个区域的均值，最后采取改进的小邻域均值法对结果进行优化，在去除小噪声点的同时保留角点信息。对MR图像进行的分割实验表明，其分割效果更好，速度有大幅度的提高。并将该方法扩展到多相位CV水平集模型中，提出多相位CV模型的快速算法，并应用于人脑MR图像的分割，取得了很好的效果。\n 最后，针对多相位CV水平集模型在分割含多目标图像时，其求解过程中很难控制多个曲线演化方程的耦合且当目标较多时该方法计算较为复杂的问题，提出一种多目标图像的分割模型，它首先对图像进行预分割得到初始曲线，避免分割结果陷入局部最优，其次对Heaviside函数进行改进，使其能准确的计算均值信息，将其融入到MCV模型中，使其能更准确地分割多目标图像。

关键词：几何活动轮廓轮廓模型核磁共振成像图像分割

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梯度矢量流主动轮廓模型的理论与应用研究

梯度矢量流主动轮廓模型的理论与应用研究

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作者：路少培天津理工大学

学位级别：硕士

图像分割是计算机视觉领域中一个重要的研究方向，是进行图像分析和图像识别的前提。主动轮廓模型改变了传统图像分割的思想，它在进行图像分割的过程中结合了先验知识，吸引了大量研究者的目光。其中梯度矢量流主动轮廓模型（Gradient ... 详细信息

图像分割是计算机视觉领域中一个重要的研究方向，是进行图像分析和图像识别的前提。主动轮廓模型改变了传统图像分割的思想，它在进行图像分割的过程中结合了先验知识，吸引了大量研究者的目光。其中梯度矢量流主动轮廓模型（Gradient Vector FlowSnake，GVF Snake）是众多研究成果中十分重要的一个，它改进了主动轮廓模型的外力场，扩大了捕捉范围，并能够使轮廓进入凹陷区域。但是梯度矢量流主动轮廓模型仍然存在一些缺陷，本文的研究工作主要针对改进GVF外力场展开，通过改进扩散算子而获得更优秀的外力场，提高GVF Snake模型的性能。　　本文提出了两种全新的外力场：流形上的梯度矢量流（Gradient Vector Flow over Manifold，GVFOM）和法线方向有偏的梯度矢量流（Normally Biased Gradient Vector Flow，NBGVF）。GVFOM是将欧氏空间中的梯度矢量场表示在二维流形中，从而把矢量场中的两个分量耦合在一起进行扩散得到的。梯度矢量场中信息是由两个分量共同作用反应出来的，因此，与GVF模型相比，GVFOM的处理方法更加符合实际情况。NBGVF引入法线方向有偏的各向异性扩散算子代替GVF中的Laplacian算子进行扩散产生外力场，利用各向异性扩散的优良特性改进外力场，使其能够保持弱边缘并且能够进入狭长的深度凹陷区域。本文通过弱边缘保持，狭长深度凹陷收敛的实验展示了新外力场对于GVF外力场的改进，并通过真实图像的实验说明GVFOM和NBGVF外力场的综合性能优于GVF外力场。

关键词：机器视觉图像识别图像处理轮廓模型

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基于统计信息的活动轮廓模型在医学图像分割中的应用研究

基于统计信息的活动轮廓模型在医学图像分割中的应用研究

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作者：葛琦南京信息工程大学

学位级别：硕士

核磁共振成像(magnetic resonance image，MRI)具有非介入性、非损伤性、等特点被广泛地运用于医学图像拍摄。医学影像在疾病诊断和治疗等领域中的作用日益重要。医学图像分割是指将医学图像划分成一系列彼此互不交叠的匀质区域。分割... 详细信息

核磁共振成像(magnetic resonance image，MRI)具有非介入性、非损伤性、等特点被广泛地运用于医学图像拍摄。医学影像在疾病诊断和治疗等领域中的作用日益重要。医学图像分割是指将医学图像划分成一系列彼此互不交叠的匀质区域。分割的目的是将原始图像划分为一系列有意义的区域或提取图像中感兴趣的区域(region of interest，ROI)。目前，活动轮廓模型已广泛地应用于医学图像分割领域。该模型对图像分割、可视化、配准和解剖组织跟踪等是很有效的。活动轮廓模型基于变分法，将复杂的分割转化为函数的极值问题，即曲线或曲面变形的依据是根据其定义的能量函数最小化原则。本文根据不同的成像质量，从提高分割的准确度、减少计算时间等方面对活动轮廓模型在MR图像分割中的应用进行了分析和探讨。\n 基于几何活动轮廓模型的水平集方法，是将二维或三维的闭合曲线曲面的演化问题转化为高维空间中水平集函数曲面演化的隐含方式来求解，适应于对拓扑结构变化的处理，其计算精度高，算法稳定，因而得到广泛应用。由于人体解剖结构的复杂性、软组织的不规则性，使得成像质量不理想。而传统的水平集方法仅利用图像局部边缘信息，对边界模糊或者存在离散状边缘的区域，容易产生边界泄漏等问题，很难得到理想的分割结果。本文利用内外两条水平集曲线共同演化，并根据贝叶斯分类理论，在零水平集邻域内计算的统计量控制曲线的演化，在成像质量较差的情况下提高了分割准确度。\n Mumford-Shah(MS)模型不依赖于图像的边界信息，根据图像中同质区域的信息最小化能量函数得到最终的分割结果。Chan-Vese(CV)模型简化了该模型，假设同质区域的强度相同，利用水平集方法求解最小化能量函数。因此CV模型结合这两种方法的优点，既不受图像梯度影响又能自动处理曲线拓扑变化。然而在利用水平集方法求解演化方程时，需要对所有图像数据进行反复计算，时间消耗较大。而且只考虑到强度均匀的图像，对于强度不均匀的图像无法得到准确的曲线停止位置。本文利用更新水平集曲线内部和外部的邻域点来达到演化水平集曲线的目的，避免了在求解演化方程中出现的数值不稳定性，并节约了计算时间。同时在邻域窗口计算统计信息，以此得到曲线停止的依据，使最后得到的分割曲线更加逼近真实边界。\n 由于CV模型的能量泛函存在局部极小解，使得分割结果受初始曲线位置影响。因此本文利用测地线模型改进CV模型中的光滑正则项，改进后的模型能量泛函在基于图像区域信息的基础上同时检测图像的梯度信息，能量泛函极小化后收敛于全局极小解。并根据图像梯度设置自适应大小的局部区域计算统计信息，进一步提高了模型的分割精度。\n CV模型将图像划分为背景和目标两个区域，通过对这两个区域的灰度均值进行逼近来达到分割图像的目的。然而当背景和目标灰度值对比度很低时，分割效果不理想。此外，因为水平集函数的定义，CV模型对多个目标不能完全分割。针对上述缺点，本文提出一种结合快速直方图FCM算法的CV模型。即利用快速FCM算法进行聚类，提取图像特征信息，在演化时利用邻域模板对不同目标分别处理，及时控制水平集曲线的分裂。对MR图像分割的实验证明其分割效果较好，并且分割效率也较高。

关键词：医学图像图像分割活动轮廓轮廓模型医学影像核磁共振成像

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基于轮廓模型的细胞图像分割与检测

基于轮廓模型的细胞图像分割与检测

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作者：陈敏浙江工业大学

学位级别：硕士

细胞观测是人类探索微观世界的重要手段,也是临床医学和生物工程学的前沿领域。细胞的分割和检测对于疾病的诊断和预防有着重要的意义。本文针对现有的采样图像存在细胞数量多、胞核形状复杂、重叠现象严重等问题,基于主动轮廓模型,提... 详细信息

细胞观测是人类探索微观世界的重要手段,也是临床医学和生物工程学的前沿领域。细胞的分割和检测对于疾病的诊断和预防有着重要的意义。本文针对现有的采样图像存在细胞数量多、胞核形状复杂、重叠现象严重等问题,基于主动轮廓模型,提出了适用于分割细胞核与细胞膜的混合轮廓模型;利用模型分割结果提出了分离粘连细胞和细胞形态参数计算的新方法;并引入仿射传播算法设计了分类器,实现了细胞的分类与检测。本文的主要工作和取得的成果如下: (1)在分析比较现有主动轮廓模型在细胞图像中应用的基础上,本文提出了一种采用局部和全局灰度信息作为模型驱动力的混合轮廓模型,模型以区域差别最大化为分割原则,确保了对局部差异的捕捉,能在有效地分割出细胞外边界的同时分割出细胞核。由于模型能捕捉细胞核内的区域和细节,对于研究胞核形态参数意义重大。 (2)将分割结果结合数学形态学理论,提出了一种新的粘连细胞分离方法,方法最终可从原重叠图像中分离出一组单个细胞图像集。新算法得到的图像集能准确地计算出细胞的形态参数:周长、面积、最大高度、最大宽度、矩形度、圆形度、伸长度等,并能方便地计算传统方法难以计算的细胞核质比这一形态参数。 (3)鉴于仿射传播算法对于处理大量无关参数类具有快速准确的优点,本文还设计了基于仿射传播算法的参数分类器,根据计算得到的形态参数成功实现了细胞的分类检测。仿真结果表明本文提出的基于混合轮廓模型能有效地实现细胞图像的分割和检测,为观测和分析细胞提供了有效的方法,能为临床细胞学提供强大的计算机辅助支持,为疾病的诊断和早期预防提供强有力的依据。

关键词：细胞分割轮廓模型粘连分离形态参数分类器

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参数化变形轮廓模型的实验鼠跟踪算法

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电脑知识与技术 2011年第7期7卷 4698-4700页

作者：洪留荣王娟淮北师范大学计算机科学与技术学院安徽淮北235000

实验鼠的活动跟踪是基于视频行为识别的重要基础。该文在动态轮廓模型的基础上提出了基于参数化变形轮廓模型的实验鼠跟踪算法，该模型能够对实验鼠遮挡部分的轮廓进行较好的重建。实验表明，该算法提高了跟踪的准确性和鲁棒性，不仅能... 详细信息

实验鼠的活动跟踪是基于视频行为识别的重要基础。该文在动态轮廓模型的基础上提出了基于参数化变形轮廓模型的实验鼠跟踪算法，该模型能够对实验鼠遮挡部分的轮廓进行较好的重建。实验表明，该算法提高了跟踪的准确性和鲁棒性，不仅能对互不遮挡相互分离的实验鼠进行成功跟踪，而且在实验鼠互相遮挡情况下表现出良好的性能。

关键词：实验鼠跟踪轮廓模型

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一种稳定的人脸轮廓模型

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计算机系统应用 2010年第2期19卷 67-70页

作者：周维胡同森蒋成成浙江工业大学信息工程学院浙江杭州310014

用Harris算子提取被测人脸上受表情影响较小的几个关键特征点,由这些特征点的相对座标位置与正面人脸模型中对应点的相对座标位置之间的转化关系估计出被测人脸的姿态向量,用此姿态向量与提取的点建立一个综合人脸轮廓模型。由于所提取... 详细信息

用Harris算子提取被测人脸上受表情影响较小的几个关键特征点,由这些特征点的相对座标位置与正面人脸模型中对应点的相对座标位置之间的转化关系估计出被测人脸的姿态向量,用此姿态向量与提取的点建立一个综合人脸轮廓模型。由于所提取的特征点受人脸表情变化影响很小,在模型中又正确估计了人脸姿态,因此,此模型可以很好地抑制人脸表情和姿态变化的影响,适合于作为识别人脸的依据。

关键词： Harris算子关键特征点相对坐标姿态估计轮廓模型

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