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基于活动轮廓的序列图像分割方法研究

作　者: 蒋晓悦
导　师: 赵忠明
学　校: 西北工业大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 图像分割 运动估计 块匹配算法 边缘检测 B-样条子波 数学形态学 活动轮廓
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2002年
下　载: 285次
引　用: 4次
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内容摘要


图像分割是由图像处理到图像分析的关键步骤，也是一种基本的计算机视觉技术。这是由于通过图像分割、目标分离、特征提取、参数测量等技术可以将原始图像转化为更抽象更紧凑的形式，使得更高层的图像分析和理解成为可能。图像分割多年来一直得到人们的高度重视，至今已经提出了大量的各种类型的算法。 本文设计了一种基于可变轮廓的序列图像的分割和跟踪系统，该系统主要由三个部分组成：运动估计给出运动向量，边缘点轮廓提取得到图像的边界图和外轮廓，而可变轮廓分割方法实现目标分割和跟踪。 在运动估计中通过对多种块匹配算法进行实验，选择了一种可以满足系统要求的算法——新的三步搜索法。对于通常的序列图像而言，所含的运动大多数幅度很小，恰好符合了新的三步搜索法关于运动物体在帧间的运动较小的假设。此外，该块匹配算法简单易行效率较高，尤其对于捕捉较细小的运动更为有效。 在边缘检测算法中，我们结合了子波分析的多尺度特性和B-样条函数最优平滑滤波器的特性，采用模极大值和B-样条子波进行边缘检测。在对边缘点的后处理中，我们采用了基于数学形态学的方法，得到了比较好的物体的外轮廓线。 在分割算法中，我们选择了基于边界的活动轮廓分割算法。我们首先介绍了活动轮廓进行分割的基本思想：一条曲线在内力和外力的共同作用下，可以移动到我们所期望的位置。当曲线到达目标位置的时候，它所具有的能量达到最小。对于一条曲线而言，其内力就是曲线本身具有的弹力和张力。弹力使得曲线的长度最短，张力可以保持曲线的原有形状。外力是由图像的边界图给出，它使得曲线向着边界点移动。在传统的活动轮廓中，外力通常由边缘点的梯度势能场给出。但是梯度势能场存在着一些难以克服的缺点，不能够很好的指导曲线的移动。于是，我们采用一种梯度向量流场作为外力，从而有效地克服了传统势能场的弱点，给曲线的移动以很好的指向。 通过用常用的序列图像对本文设计的系统进行测试，取得了较令人满意的实验结果。

全文目录


第一章 绪论  8-12
  1.1 研究现状  8-9
  1.2 本文的工作  9-12
第二章 运动估计  12-26
  2.1 二维运动场模型  12-13
    2.1.1 参数模型  12-13
    2.1.2 非参数模型  13
  2.2 光流法  13-14
  2.3 相位相关法  14-15
  2.4 块匹配算法  15-20
    2.4.1 三步搜索法  16
    2.4.2 交叉搜索算法  16-17
    2.4.3 新的三步搜索算法  17-18
    2.4.4 简单搜索算法  18-19
    2.4.5 四步搜索算法  19-20
    2.4.6 其他匹配算法  20
  2.5 实验结果及分析  20-25
  2.6 本章小结  25-26
第三章 边缘检测  26-42
  3.1 微分滤波器  26-31
    3.1.1 边缘的数学模型  27-28
    3.1.2 微分滤波器  28-29
    3.1.3 离散信号的差分滤波器  29-31
  3.2 子波变换  31-34
    3.2.1 连续子波变换  31-32
    3.2.2 离散子波变换  32-33
    3.2.3 离散子波构造  33-34
  3.3 局部极大模法  34-35
  3.4 基于B-样条子波的边缘检测  35-38
    3.4.1 B-样条子波的基本概念  36
    3.4.2 滤波器的设计  36-38
  3.5 实验结果及分析  38-41
  3.6 本章小结  41-42
第四章 边缘点的后处理  42-54
  4.1 数学形态学  42-47
    4.1.1 腐蚀  42-43
    4.1.2 膨胀  43-44
    4.1.3 击中击不中变换  44-45
    4.1.4 细化  45-46
    4.1.5 象素区域  46
    4.1.6 边界检测  46-47
  4.2 外轮廓的抽取  47-49
    4.2.1 去除噪声  47-48
    4.2.2 采用形态学方法获取轮廓  48
    4.2.3 实验结果  48-49
  4.3 边缘线的精细处理  49-53
    4.3.1 边缘线的准确化  50
    4.3.2 基于运动信息去除内部细节  50-51
    4.3.3 实验结果  51-53
  4.4 本章小结  53-54
第五章 活动轮廓对于目标的分割与跟踪  54-70
  5.1 活动轮廓的基本概念  54-60
    5.1.1 参数曲线  55-56
    5.1.2 内在能量  56
    5.1.3 外在能量  56-58
    5.1.4 能量最小化  58-59
    5.1.5 实验结果  59-60
  5.2 GVF活动轮廓  60-62
    5.2.1 边界图  60
    5.2.2 梯度向量流  60-61
    5.2.3 离散化求解  61-62
  5.3 活动轮廓的实现  62-64
  5.4 序列图像的目标分割与跟踪  64
  5.5 实验结果  64-69
  5.6 本章小节  69-70
第六章 总结与展望  70-72
  6.1 总结  70-71
  6.2 发展趋势展望  71-72
参考文献  72-75
致谢  75-76

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理（信息加工） > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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