学位论文 > 优秀研究生学位论文题录展示

基于轮廓的图像分割及目标跟踪方法研究

作　者: 徐东
导　师: 彭真明
学　校: 电子科技大学
专　业: 电子与通信工程
关键词: 活动轮廓模型 水平集 快速水平集算法 图像分割 目标轮廓跟踪
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
下　载: 58次
引　用: 0次
阅　读: 论文下载
 

内容摘要


随着视频技术的不断发展,在视频应用处理中作为基础的目标跟踪技术也受到越来越广泛的关注。随着研究不断深入,其应用范围的不断推广,人们不再满足于简单的对目标的位置信息进行跟踪,还想要知道更多的信息。在诸如手势识别、三维图形重建等领域,除了需要知道目标位置信息以外,还想要知道目标的外形以便进行后续的操作。活动轮廓模型的提出则正好可以满足人们的要求,其实质就是在图像序列中对感兴趣目标进行分割。图像分割结果的好坏直接影响到后续跟踪的效果,而算法的效率性则决定了它是否适用于在实时视频系统中对感兴趣目标进行跟踪。本文在保证良好的分割结果的同时,对如何提高算法速度使其满足实时系统要求的问题进行深入研究,主要研究内容如下：(1)首先对传统的Snake模型的原理进行分析,讨论了模型的优势与缺陷,在此基础上对其改进方法—-GVF Snake模型进行研究。(2)对水平集方法进行了研究,根据其数值实现方式分析讨论其计算量大、运算效率低的原因。(3)重点对研究了基于边缘信息的Li模型和基于区域信息的C-V模型两种几何活动轮廓模型,分析讨论两种算法的优缺点,并通过实验仿真对比分割结果。(4)对快速水平集算法进行研究,结合C-V模型对其进行改进,重新设计速度函数,去除人为设置分割阈值过程,同时使用单链表形式表示轮廓曲线进行曲线演化,在保证算法分割效果的基础上提高分割速度,并将其应用于对感兴趣目标进行轮廓跟踪,通过在实际数据上的实验,对方法的有效性进行了验证。(5)基于VC++开发了相关的图像分割平台,实现了多种分割方法,并对各种方法进行实验验证和效果对比。

全文目录


摘要  4-5
ABSTRACT  5-9
第一章 绪论  9-16
  1.1 课题研究背景及意义  9-11
  1.2 课题相关技术的国内外研究现状  11-14
    1.2.1 图像分割技术研究现状  11-12
    1.2.2 目标跟踪技术研究现状  12-14
  1.3 主要研究内容及技术路线  14-15
  1.4 论文组织结构  15-16
第二章 活动轮廓模型相关理论及算法分析  16-27
  2.1 引言  16
  2.2 活动轮廓模型基本理论  16-20
    2.2.1 Snake模型的数学描述  16-18
    2.2.2 Snake模型能量最小化算法  18-19
    2.2.3 模型优缺点分析及改进方法  19-20
  2.3 GVF-SNAKE模型  20-23
    2.3.1 梯度矢量场  21-22
    2.3.2 GVF-Snake模型的数值实现  22-23
  2.4 模型仿真实验及分析  23-26
  2.5 本章小结  26-27
第三章 水平集理论及数值实现  27-39
  3.1 引言  27
  3.2 曲线演化理论  27-29
  3.3 水平集方法及其数值实现  29-34
    3.3.1 水平集方法  29-33
    3.3.2 水平集方法的数值实现  33-34
  3.4 水平集方法的快速算法  34-38
    3.4.1 窄带法  35-36
    3.4.2 快速行进法  36-38
  3.5 本章小结  38-39
第四章 基于水平集的几何活动轮廓模型  39-55
  4.1 引言  39
  4.2 带惩罚能量项的LI模型  39-47
    4.2.1 能量惩罚项  40-41
    4.2.2 Li模型的数值实现  41-44
    4.2.3 基于Li模型的图像分割实验及讨论  44-47
  4.3 基于区域信息的C-V模型  47-54
    4.3.1 C-V模型简介  47-49
    4.3.2 C-V模型的水平集表达及数值实现  49-51
    4.3.3 基于C-V模型的图像分割实验及讨论  51-54
  4.4 本章小结  54-55
第五章 基于改进快速水平集算法的目标轮廓跟踪  55-71
  5.1 引言  55-56
  5.2 快速水平集算法介绍  56-60
    5.2.1 基于双链表的轮廓曲线表达及算法原理  57-58
    5.2.2 快速水平集算法演化过程  58-60
  5.3 结合C-V模型的改进快速水平集算法  60-64
    5.3.1 基于单链表的曲线演化过程  61-63
    5.3.2 基于C-V模型的速度函数设计  63-64
    5.3.3 基于单链表演化的循环停止条件  64
  5.4 算法效果及讨论  64-67
  5.5 基于改进算法的目标轮廓跟踪实验  67-70
  5.6 本章小结  70-71
第六章 总结与展望  71-73
  6.1 全文工作总结  71-72
  6.2 未来工作展望  72-73
致谢  73-74
参考文献  74-79
攻读硕士期间的研究成果  79

相似论文

  1. 森林防火系统中图像识别算法的研究,TP391.41
  2. 数字图像处理在集装箱检测中的应用研究,TP274.4
  3. 个性化人工膝关节设计及其生物力学特性研究,R318.1
  4. 红外图像目标识别及跟踪技术研究,TP391.41
  5. 细菌聚类算法及其在图像分割问题中的研究与应用,TP391.41
  6. 基于运动目标轨迹分析的智能交通监控系统,TP277
  7. 基于水平集区域分割的医学图像融合算法研究,TP391.41
  8. 基于LiDAR点云与CCD影像的建筑物特征提取,P225.2
  9. 一种求解有交界面的椭圆型方程的间断条件捕捉格式,O241.82
  10. 基于分水岭与水平集的钼靶图像肿块分割方法,TP391.41
  11. 舌诊客观化中若干图像分析技术研究,TP391.41
  12. 水平集方法及其在视频车辆检测中的应用研究,TP391.41
  13. 基于马尔可夫随机场模型的医学图像分割方法研究,TP391.41
  14. 小型智能足球机器人系统全局视觉的研究与设计,TP242.6
  15. 基于Split Bregman算法的多相图像分割及三维重建,TP391.41
  16. 基于活动轮廓模型的行人检测方法研究,TP391.41
  17. ACF材料表面复杂形貌特征的图像处理分析方法研究,TP391.41
  18. 基于Gmac模型的肺结节分割,TP391.41
  19. 颈动脉超声图像内中膜分割算法研究,TP391.41
  20. 骨扫描图像分割及配准算法研究,TP391.41
  21. 基于能量最小化的腹部CT图像分割与三维可视化,TP391.41

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
© 2012 www.xueweilunwen.com