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基于水平集方法的运动对象分割

作　者: 张海霞
导　师: 潘振宽
学　校: 青岛大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 光流计算运动对象分割水平集变分法偏微分方程
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2008年
下　载: 127次
引　用: 1次
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内容摘要

光流场反映了图像上每一点灰度的变化趋势。它计算的可靠性成了计算机视觉领域面临的很大挑战,而变分方法是目前为止用来实现光流计算的最成功的方法之一。本文的研究内容之一是基于不同的光照条件和运动类型假设条件,详细论述了Horn-Schunck光流计算模型以及基于图像亮度梯度常值、图像亮度Hessian矩阵常值、图像亮度梯度的模常值、图像亮度拉普拉斯算子常值和图像亮度Hessian矩阵的行列式常值前提假设的六种光流计算模型,并对这六种模型进行了实验验证和结果比较。运动对象分割作为图像分割的重要分支,在视频跟踪,视频会议、可视电话、现场监控等方面得到了广泛的应用。本文的另一研究内容是在前面做的光流计算研究的基础上,采用光流法与水平集方法相结合的思想,将Horn-Schunck光流计算模型、图像亮度梯度常值模型以及图像亮度Hessian矩阵常值模型分别与基于区域信息的分割模型中的Chan-Vese模型相结合,提出了三种新的运动对象分割模型,并详细说明了分割原理及其数值算法,最后进行了实验论证。新的运动对象分割模型的提出,克服了减背景法在背景与运动物体部分灰度值接近时,导致运动目标产生缺口、空洞和分离的缺点。同时,新的运动对象分割模型,可以在图像任意位置定义初始轮廓线,实现了运动对象的自动分割。

全文目录

摘要  2-3
Abstract  3-6
第一章引言  6-12
  1.1 研究背景与意义  6
  1.2 国内外研究现状  6-10
  1.3 水平集方法的演化及应用  10
  1.4 本论文的主要工作  10-12
第二章水平集方法与基于区域信息的分割模型  12-22
  2.1 水平集方法  12-15
  2.2 水平集函数的数值算法  15
  2.3 基于区域信息的分割模型  15-20
  2.4 水平集函数的重新初始化  20-22
第三章基于运动信息的光流计算模型  22-36
  3.1 视频系列图片的预处理  22-23
  3.2 光流计算模型及公式推导  23-29
  3.3 光流计算的数值算法  29-30
  3.4 光流计算模型比较  30-31
  3.5 实验结果及分析  31-35
  3.6 本章小结  35-36
第四章基于水平集方法的运动对象分割模型  36-47
  4.1 亮度常值的运动对象分割模型  36-37
  4.2 梯度常值的运动对象分割模型  37-38
  4.3 Hessian矩阵常值的运动对象分割模型  38
  4.4 模型公式推导及数值算法  38-42
  4.5 实验结果及分析  42-46
  4.6 本章小结  46-47
第五章结论与展望  47-48
参考文献  48-52
攻读学位期间的研究成果  52-53
致谢  53-54

基于水平集方法的运动对象分割

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