结合边缘和区域的活动轮廓模型SAR图像目标轮廓提取

目的 目标轮廓表征了目标形状,可用于目标方位角估计、自动目标识别等,因此提取合成孔径雷达（SAR）图像中的目标轮廓受到了人们的广泛关注。受SAR图像乘性噪声的影响,传统的目标轮廓提取方法应用在SAR图像时失效。针对这一问题,提出一种将基于边缘的活动轮廓模型和基于区域的活动轮廓模型相结合的活动轮廓模型。方法 以真实SAR图像为基础,分析了向量场卷积（VFC）活动轮廓模型以及区域竞争（RC）活动轮廓模型各自的特点和优势,发现这两个模型存在一定的互补性,因此将这两个模型进行了结合,得到了一种新的SAR图像目标轮廓提取方法。结果 基于真实SAR图像的实验结果表明,本文方法能较好地应对SAR图像信噪比较低、目标边缘模糊等特点,能准确地获得SAR图像目标轮廓。结论 本文方法可用于执行实际的SAR图像轮廓提取任务,为后续的SAR图像自动识别和特征级图像融合等任务提供了较为优良的输入信息。     

基于区域相似性的活动轮廓SAR图像分割

为了克服传统活动轮廓SAR分割模型高度依赖统计分布假定的缺点,结合基于成对相似性的图划分方法和几何活动轮廓模型的优点,提出了基于区域相似性的活动轮廓SAR分割模型.首先将原始图像过分割成同质子区域集;然后结合强度和纹理信息真实度量子区域的成对相似性,并以此定义能量泛函;最后利用基于过分割的规则化和快速曲线演化实现SAR图像的有效分割.真实SAR图像的实验结果表明,该模型能快速、准确地得到SAR图像的分割结果.     

基于优化活动轮廓模型的SAR影像海陆分割方法研究*

SAR（合成孔径雷达）影像具有很强的乘性斑噪,给图像分割带来了困难。本文利用Gamma分布拟合SAR影像,并将其用于构造基于区域信息的能量泛函,提出了一种基于活动轮廓模型的SAR影像海陆自动分割方法。该方法在能量泛函中同时融合了边缘信息和区域信息,既有利于边界精确定位又有利于降低乘性斑噪的影响,利用活动轮廓演化模型,通过变分水平集方法推动活动轮廓曲线向海岸线演化,在最小化特定的能量泛函的约束下,使活动轮廓与海岸线重合,达到影像分割的目的。同时针对该模型提出了优化方法提高其计算效率,使本文提出的分割算法更加实用。     

一种高分辨率SAR图像河流边界自动提取方法

针对经典阈值分割方法在高分辨率合成孔径雷达SAR(Synthetic Aperture Radar)河流边界提取中存在很高的噪声斑点和在高山区域SAR图像存在大面积的阴影的问题,提出一种新颖的基于高分辨率SAR强度图像的河流边界自动提取方法。该方法核心在于结合河流的局部连接特性和基于变化水平集框架中的区域活动轮廓模型(ACM),以区分河流区域和背景。实验结果证实了该方法的有效性和稳健性。     

自适应融合颜色和深度信息的人体轮廓跟踪

采用活动轮廓对人体目标建模,提出一 种新的水平集框架下自适应融合RGB-D图像的颜色和深度信息的人体轮廓跟踪方法. 设计了一种基于超像素的局部自适应权重计算方法,自动确定深度信息在水平集演化中的重要性. 基于深度信息的活动轮廓驱动外力包括由边缘生成的梯度向量流和由目标/背景深度模型生成的置信图,基于颜色信息的驱动外力由目标/背景颜色模型生成的置信图,这三种外力通过局部自适应权重融合,驱动活动轮廓向目标的边界演化.为了得到更加精确的目标轮廓和防止误差漂移,基于本文观察到的人体表面在深度图像中的两个特性,提出两个简单但有效的算法对水平集方法得到的结果进行精化调整. 最后,通过实验验证了本文算法的优越性.     

基于轮廓特征的SAR图像自动配准

针对SAR图像的自动配准问题，提出了一种基于轮廓特征的快速配准方法。在对SAR图像正确检测和分割的基础上提取图像的区域轮廓，并对其几何特征属性进行准确描述，利用配准点可以实现自动图像配准，仿真试验表明可以获得亚像素级配准结果。     

基于统计与结构信息的SAR图像水上目标检测

设计了基于图像分析理论，根据SAR图像特点形成水上目标轮廓的检测算法。该算法的实现分为3步：(1)基于数理统计的目标检测方法，形成目标区域；(2)用加权统计滤波算子和去除孤立点算法消除噪声，规范需要检测的水上目标；(3)提取目标轮廓。系统在不同的SAR图像上，取得了良好的检测结果。     

基于量子力学目标轮廓提取方法

提出了一种新的目标轮廓提取方法-量子轮廓模型。在分析了可变形模型(DeformableModels)的物理背景的基础上,将量子力学中关于粒子运动的观念及规律引入到目标轮廓的提取中,提出了一种基于量子力学目标轮廓提取方法。从理论上论证了此方法的合理性,说明了此方法能够克服可变形模型的一些无法克服的缺点。给出了粒子从一点在下一时刻到达另一点的概率(相对概率)的一种估计方法。实验表明,不管是人工图像还是真实图像,该方法有较好的效果、较快的速度。     

基于改进的GAC模型的医学图像序列分割算法

为了快速有效地提取出图像序列的边缘,提出了一种基于改进的测地线活动轮廓（GAC）模型的图像分割算法。在该方法中,只需在第一幅图像中感兴趣区域的内部给出大致的初始轮廓。在后续图像中,首先采用运动估计与区域统计特征结合的方法得到轮廓模型的初始轮廓,然后利用结合先验信息的测地线活动轮廓模型进行分割。此外,为了有效地减少算法运算时间,采用手工办法在第一张图像上选定模型演化的区域,该区域在后续图像上将依据分割结果自动调整大小和位置。实验结果表明：方法能够快速有效地提取目标物体的边缘。     

基于格式塔心理学原理的几何活动轮廓模型

基于格式塔心理学原理提出了一种几何活动轮廓模型,并将其应用于图像分割。当轮廓曲线远离目标边界时,应用格式塔心理学目标-背景原则,其能量函数主要由区域间差异性组成;当轮廓曲线位于目标边界附近时,应用格式塔心理学接近性原则,其能量函数主要由区域内一致性组成。该模型符合知觉特性,是几何活动轮廓模型的一般形式,且融合图像区域信息和边界信息。通过侧脑室和肿瘤医学图像分割实验,其结果表明,该模型对模糊边界图像的自动分割具有一定的普适性,能达到满意的分割效果。将该模型应用到多目标的免疫细胞图像分割中,能一次性完成将细胞质从细胞核和体液两种不同背景中分割出来的任务。     

多尺度几何活动曲线及MR图像边界提取

活动曲线方法是８０年代末发展起来的基于模型的图像分割方法,主要有两大类,能量活动曲线方法和几何活动曲线方法,几何活动曲线言方法在数学上比较完备,较好地克服了能量的许多缺点,但是在医学图像分割中,尤其是结构性噪声比较严重的情况下,几何活动曲线向边界的演化会受到一定程度的影响,为了解决这个问题,作者利用基于小波变换的多尺度边缘检测算法,提出了多尺度几何活动曲线模型,在人体头部ＭＲ图像脑边界的提取中,多     

一种基于网格延展法的等值线生成算法

已有等值线生成算法研究存在算法复杂、不健壮,实现难度大,或与应用系统集成难度大,应用不灵活等问题,以雨量等值线生成算法为例,介绍一种基于网格延展法的等值线生成算法。基于网格延展法的等值线生成算法,通过网格延展法实现等值面的提取,并使用一种简单的方法实现等值线平滑计算,整体等值线生成算法简单、易于实现;基于规则网格进行空间插值计算,对研究区域数据点分布具有很强的适应性,算法表现出较好的健壮性;无须进行等值线边界裁剪计算,也无须考虑等值线追踪时出现的分叉、连通域等问题,可大大减少等值线生成的计算量,降低等值线算法的实现难度;同时计算过程多数是对二维数组的操作,可以使用多种计算机语言实现,具有较好的生产应用价值。     

基于GVF Snake的图像轮廓检测

主动轮廓模型（snake）是计算机视觉领域的重要研究方向,受到越来越多的研究者的青睐。由于传统snake具有不能收敛到凹形区域和收敛速度较慢等缺点,通过改进外部能量,引入了梯度矢量流主动轮廓模型（GVF Snake）。实验表明,该方法能更快、更好的收敛于图像轮廓。     

基于活动轮廓技术的边缘检测方法研究

通过对气囊边界检测的分析,研究了基于活动轮廓模型的边缘检测方法,并且对现有的活动轮廓模型进行了改进,完善了模型的内容,提高了其在实际应用中的准确性和强壮性。     

基于视觉竞争合作机制的主观轮廓提取

主观轮廓是一种重要的视觉心理现象,体现了人类视觉惊人的感知修复能力。提出了一种基于视觉竞争-合作机制的主观轮廓提取方法。该方法通过DOG滤波器组、合作滤波器组和张量投票等方法分别模拟视觉系统中的简单细胞有向滤波、双极细胞合作滤波和终端截断后端点重组等主观轮廓形成过程。实验结果表明,该方法能够比较有效地利用视觉系统的竞争-合作机制处理两类比较经典的主观轮廓图形。     

基于GVF Snake的图像轮廓检测

主动轮廓模型(snake)是计算机视觉领域的重要研究方向,受到越来越多的研究者的青睐.由于传统snake具有不能收敛到凹形区域和收敛速度较慢等缺点,通过改进外部能量,引入了梯度矢量流主动轮廓模型(GVF Snake).实验表明,该方法能更快、更好的收敛于图像轮廓.     

基于Level Set方法的人脸轮廓提取与跟踪

提出一种基于level set方法的图像序列中人脸轮廓提取与跟踪算法，首先利用图像帧间差分快速检测出运动区域，并根据人脸图像的投影映射规则确定人脸所在的外接矩形，然后以此矩形作为初始曲线，采用一种改进的1evelset模型精确提取出入脸轮廓。由于图像序列中人脸是一直运动的，该文引入一阶线性Kalman滤波模型对人脸运动进行估计，从而较好地跟踪了运动中的人脸轮廓，实验结果表明该方法是有效的。     

高速公路裂缝边缘检测算法的研究

本文提出了一种有效的高速公路裂缝边缘快速检测算法。通过将对称指数滤波器（ISEF）算法与边过程算法有机结合的方法,对高速公路裂缝图像进行抑制强烈噪声和微分二值化运算,并利用追踪围线提取得到裂缝边缘。实验结果证明,该方法能稳定有效地提取图象中的连续裂缝边缘,并且运算复杂度是线性的,有利于高速实时的处理。     

等值线图的彩色填充方法

文中提出了一种实现等值线彩色填充的新方法，该方法不需要进行等值线的追踪，只需要经过网格化的数据，并且填充算法的计算量不随着绘图区域的扩大而增长，程序实现比较容易，数值计算量小。文中给出了具体的算法，同时也展示了利用该算法得到的图形的实例。     

轮廓跟踪算法的改进及在字符识别技术中的应用

针对图像中字符识别技术的应用需求,提出了轮廓跟踪算法的改进算法,在链码表示法基础上提出了轮廓表存储结构。在字符识别中根据轮廓表生成字符的轮廓特征数据序列,运用其相关值来度量字符的相似程度。实验结果表明提取特征少,识别速度快,准确率高,受字号的影响较小。