应用梯度矢量流Snake和灰预测的人脸轮廓跟踪

为了提高动态图像序列中人脸轮廓跟踪时梯度矢量流(GVF) Snake算法的实时性,同时解决人脸跟踪中的遮挡问题,提出了GVF Snake和单变量一阶灰色模型GM(1,1)相结合的人脸轮廓提取方法.该方法首先利用人脸运动信息和肤色模型粗略地检测出运动人脸轮廓,然后采用GVF Snake算法将人脸轮廓精确地提取出来,从而有...     

基于DDA算法改进B-snake模型的曲线提取

在场景的三维重建中,Snake点的疏密程度决定了目标曲线能否被精确的表达.提出一种基于B-Snake的目标曲线半自动提取方法,它采用用户在目标曲线附近输入的点构成一条折线,然后经直线段光栅扫描转换的DDA算法快速得到折线经过的所有像素点,对这些像素点每隔固定间距进行采样,经采样后的像素点即为初始Snake点,最后用基于贪婪算法的B-Snake模型来提取目标曲线.与已有的Snake算法相比较,由于采用DDA算法提高了算法的自动化水平,避免了手工拾取大量初始蛇点;由于可以得到较密的Snake点,从而可以精确地表达目标曲线.实验结果表明,利用该方法能够精确地提取目标曲线.     

一种新的用于MR脑图像分割的主动轮廓模型

主动轮廓模型是一种有效的基于边缘的分割方法,然而,在MR脑图像的应用中,它却遇到了许多问题,例如背景复杂,同一解剖结构的灰度分布不一致以及边界不连续等.这里提出了一种新的用于MR脑图像分割的主动轮廓模型.该模型不仅利用关于目标轮廓的先验知识对切片的边缘吸引力场进行边缘约束,减少相邻结构对曲线收敛的影响,还对进行边缘约束之后得到的边缘吸引力场进行正则化处理,增强模型对凹边缘的搜索能力和对断裂边缘正确提取的能力.实验证明,该模型可以克服传统主动轮廓模型在MR脑图像遇到的难题,从而快速有效地在MR脑图像中提取目标轮廓.     

基于显著图的红外图像显著轮廓提取方法研究

红外图像的轮廓提取在军事等领域具有广泛的应用。从视觉注意机制的角度入手,提出了一种基于视觉显著图的红外图像轮廓提取方法,利用红外图像的灰度局部标准差特征计算其显著图,再进行聚类和滤波消除背景信息对目标轮廓的干扰,得到了红外图像中显著目标的轮廓信息。与其他方法相比,提取的显著轮廓更准确,更符合人眼视觉注意的结果。     

结合假边缘提取和直方图分析的图像灰度变换

光学刻划字符图像的前景通常由高灰度像素区域和低灰度像素区域组成,导致使用传统的基于梯度的边缘提取方法如Canny算子不能准确地获得字符的轮廓,为此本文提出了一种利用假边缘信息结合直方图分析的图像灰度变换方法,变换后的图像前景仅由低灰度像素构成。首先对Canny边缘点进行特征分析,提取其假边缘点;然后进行图像直方图分析,确定灰度变换范围以及灰度对应关系,并对假边缘两侧的边界区域施加光滑度约束来确定灰度变换参数;最后以此变换参数对非背景区域的高灰度像素进行灰度变换。实验证明,灰度变换后字符笔画仅由低灰度像素构成,原边界处的灰度变化足够光滑,可以使用基于梯度的方法来提取完整而准确的字符轮廓。     

一种新的水平集进化模型

针对目前图像分割领域许多水平集进化模型需要不断重新初始化水平集函数,或需要图像的梯度信息来约束进化的问题,提出了一种带距离约束项的基于亮度信息的水平集进化模型IMDC(intensity-based model with distance constraint).该模型引入一个距离约束项作为内部能量来保证水平集函数始终不偏离符号距离函数(SDF),避免了进化过程中对水平集函数的不断初始化.同时,借鉴C-v模型的基本思想,采用图像的亮度信息而非梯度来构造模型的外部能量项,确保了零水平集曲线稳定地收敛于期望的图像特征点(如目标轮廓点).实验结果表明,本文提出的模型不仅有效地克服了传统模型需重新初始化或无法应对弱边缘特征这两大问题,而且具备全局最优分割的能力和较强的抗噪性能.     

一种新的GVF Snake模型自动初始化轮廓方法

Snake模型已被广泛地应用于数字图像分析和计算机视觉领域.在应用该模型时,初始轮廓不易实现自动化.因此,提出一种改进分水岭算法确定GVF Snake模型初始轮廓的方法.该方法先采用改进的分水岭算法对图像进行预分割,再将得到的边缘作为GVF Snake模型的初始边缘轮廓.实验结果证明:该方法极大地减少了GVF迭代次数,提高了轮廓收敛的速度,并保留了GVF Snake模型的所有优点,为Snake模型自动初始化轮廓提供了一种有效的方法.     

基于颜色、梯度矢量流活动轮廓及支持向量机实现白细胞的提取和分类

提出了一种基于图像技术实现白细胞分类的方法。首先,利用彩色图像的信息转换、距离变换和梯度矢量流活动轮廓(GVF Snake)等方法从血液细胞图像中提取出白细胞;然后,利用细胞核在图像中具有较高颜色饱和度的特点,结合数学形态学和GVF Snake方法从白细胞中精确地提取出细胞核。最后,根据细胞的形态、颜色及纹理特征用支持向量机(SVM)对白细胞进行分类。实验结果表明:在上述图像分割的基础上,基于支持向量机分类器的方法对白细胞进行分类,分类准确度能够达到89.6%。与其他传统的分割和分类的方法相比,本文提出的方法具有一定的优越性。     

基于改进C-V模型的多运动目标分割

针对固定摄像机视频监控中多运动目标自动分割问题,本文提出了一种基于帧间差分和改进C-V模型的新方法。首先,通过自适应阈值获得滤波后的相邻帧差值图像。其次,通过连通域分析和设定阈值,消除差值图像中噪声的影响并标定出运动目标所在的区域,计算运动区域的运动窗口。最后,对所有运动窗口,采用改进的C-V模型作分割,得到封闭和完整的运动目标轮廓。针对C-V活动轮廓模型不能自适应地分割非匀质图像问题,提出利用全局梯度信息演化活动轮廓曲线,根据闭合活动轮廓曲线内外部的梯度信息重新定义图像分割能量函数。实验结果表明,该算法避免了对整个图像的分割,减少了运算量,能实现对刚体或非刚体的多运动目标的自动检测和轮廓分割。     

基于Chan-Vese模型的霉菌图像分割方法研究

霉菌边缘多呈放射状的丝状体,而且多毛刺,内部纹理复杂.传统的边缘提取方法大多只考虑图像的灰度信息,没有考虑到细胞轮廓的几何信息,对霉菌图像进行边缘特征提取有很大的缺陷,而且提取得到的轮廓边缘往往不准确且不连续,这将给分类识别工作带来很大的困难.针对这些问题,研究采用水平集Chan-Vese模型与彩色梯度相结合的方法对霉...