基于直方图的Snake视频对象跟踪算法

提出了一种基于直方图的Snake视频跟踪算法。该算法是基于相邻帧中对象在直方图信息上的一致性前提条件下，采用Level Set曲线演化算法来实现的。由于它在Snake能量函数中引入了全局统计特性——直方图信息，从而克服了过去采用均值、方差或运动矢量等局部特征的Snake跟踪算法中的局限性。通过此算法与基于局部特性的Snake跟踪算法的对比实验可以看出，该算法在实际跟踪效果方面有很好的改善。     

一种新的动态轮廓模型

动态轮廓模型是提取图象中物体轮廓的一种有效方法，提取图象中物体的轮廓在计算机视觉和模式识别中有很重要的意义。Ｋａｓｓ提出的能量最小化动态轮廓模型，称为Ｓｎａｋｅ，被证明是提取图象中凸形物体轮廓的有效方法。文中对Ｋａｓｓ的模型进行详细分析，指出它的局限性和不足之处，对它进行改进，提出一种新的动态轮廓模型，该模型不但能精确地提取图象中的凸形物体的轮廓，而且能提取一些凹形物体和多个物体的轮廓，在任何情况     

结合Sobel算子与Snake模型的焊缝图像边缘提取

随着焊接自动化、智能化研究的深入,人们越来越注重焊接质量的自动控制.焊接过程中焊缝始终保持对中间隙中心是实现焊接过程自动化的前提条件.在管道打底MIG焊视觉跟踪系统中,首先基于光学成像的几何原理,通过CCD摄像机获取较清晰焊缝图像,使用Sobel变换获得Snake模型的初始轮廓点,然后使用贪婪Snake模型得到焊缝的准确边缘.实验结果表明,与原有Sobel变换算法相比,该方法显著提高焊缝提取的精度.     

一种基于统计信息的Snake运动目标跟踪算法

传统Snake模型采用基于轮廓的图像能,分割结果受图像噪声和强边界的影响较大。本文在Snake模型中引入区域统计信息,并对弹性能做了改进,克服了仅用边界信息描述目标轮廓的不足。把改进的Snake模型用于运动目标的跟踪,提高了跟踪的准确性。     

基于自适应动态规划的移动机器人视觉伺服跟踪控制

针对移动机器人视觉伺服跟踪控制问题, 提出一种基于自适应动态规划(Adaptive dynamic programming, ADP) 的控制方法. 通过移动机器人上的相机拍摄共面特征点的当前图像、期望图像以及参考图像, 利用单应性技术得到移动机器人当前的位姿信息与期望的位姿信息(即平移量与旋转角度), 从而通过当前与期望的平移旋转之间差值得到系统的开环误差模型. 进而, 针对此系统设计最优控制器, 同时做合适的控制输入变换. 在此基础上设计一个基于ADP的视觉伺服控制方法以保证移动机器人完成轨迹跟踪任务. 为求出最优控制输入, 采用一个评价神经网络近似值函数, 通过不断学习逼近哈密顿−雅可比−贝尔曼(Hamilton-Jacobi-Bellman, HJB)方程的解. 与以往不同的是, 由于系统存在时变项, 导致HJB方程也含有时变项, 因此需要设计具有时变权值结构的神经网络近似值函数. 最终证明在所设计的控制方法作用下, 闭环系统是一致最终有界的.     

基于视觉的机械手轨线跟踪系统

本文从视觉与控制集成这一指导思想出发，建立了一个视觉引导的机器人轨线跟踪系统，用于玻璃加工时的图纸曲线的自动跟踪和坐标读取，实验结果显示出良好的跟踪性能。     

基于主动轮廓线模型的海面运动目标跟踪

将主动轮廓线模型用于海面运动船只的跟踪,提出了一种自动选择主动轮廓线初始控制点的方法,增强了主动轮廓线模型的实用性：并将基于主动轮廓线模型的跟踪方法用于多个海面运动目标的跟踪。实验结果表明,提出的初始主动轮廓线自动选取方法可以准确地选择目标的轮廓线的特征点;基于主动轮廓线模型的跟踪方法可以比较准确地跟踪运动船只的主要轮廓特征。     

基于子空间联合模型的视觉跟踪

目标跟踪是计算机视觉的重要组成部分,其鲁棒性一直受到目标遮挡,光照变化,目标姿态变化等因素的制约。针对这个问题,提出了基于子空间联合模型的视觉跟踪算法。算法为了克服遮挡对目标跟踪的影响,采用局部动态稀疏表示进行遮挡检测,根据遮挡检测结果来修正增量子空间误差。此外,在稀疏子空间基础上计算目标模板和候选模板的相似性。在粒子滤波框架下,联合候选目标增量误差和相似性实现目标跟踪。通过在多个具有挑战性的视频序列上进行实验,表明该算法具有较好的鲁棒性。     

动态摩擦模型仿真

为了深入分析摩擦力动态特性在高精度的伺服系统控制中造成的影响,检验摩擦补偿方法对动态摩擦的补偿效果,需要建立一个有效的动态仿真摩擦模型。如今摩擦的仿真研究都局限于非线性静态模型的实现,而对于微分方程描述的动态模型,还没有有效的实现方法。尤其是系统启动时,静摩擦给系统造成的小误差观察不到。基于动态刚毛摩擦模型,通过定义“粘滞”和“滑动”两个状态,成功地模拟出摩擦在启动和制动时对系统的不同影响。在跟踪正弦轨迹的误差仿真结果中可以观察到:速度转向时摩擦造成了启动小误差,与实际情况一致。这种处理方法适用于微分方程描述的动态摩擦模型,同样可以用于代数方程描述的静态模型仿真。     

基于几何活动轮廓模型的目标跟踪与快速运动估计

为了快速灵活地实现对图像序列中的目标运动的跟踪与描述,首先基于几何活动轮廓模型,提出了一种目标跟踪与运动估计的耦合变分模型,该模型可在进行多个目标跟踪的同时,估计运动矢量场,并以此修正跟踪的结果;然后分别从耦合模型的两个方面,讨论了模型对序列图像处理的执行效率和精度,接着针对耦合框架中的目标跟踪环节,改进了几何活动轮廓模型的外力场,从而增强了模型的跟踪能力和收敛速度;最后针对运动估计问题,由于耦合框架基于几何活动轮廓模型,因此框架在跟踪过程中,天然地提供了图像水平集信息,并在此信息的基础上,提出了一套用于快速计算图像序列局部目标的运动矢量场的方法,其对混合有非刚性运动的目标也能有较好的逼近结果。多种类型图像的数值实验结果证明,整套框架是有效的和鲁棒的,而且与经典光流方法进行的对比实验表明,新算法可以快速准确地同时估计图像序列中局部运动目标的轮廓位置与运动参数,从而为后续图像分析与处理打下了良好的基础。     

利用光流-Snakes算法对动态舌体跟踪的初步研究

本文将单帧舌体的分割技术——Snakes算法扩展到动态舌体中来,并针对动态舌体跟踪中出现的问题,提出了光流发和Snakes模型相结合的方法。实验结果表明,改进后的方法具有更好的舌体跟踪能力。     

视频图像活动轮廓目标检测跟踪研究

研究视频图像目标跟踪定位精确度问题。由于在图像中通常会发生缩放,造成图像目标模糊不清。传统的目标跟踪算法该类算法仅以目标发生平移运动为假设前提,图像质量差。为解决上述问题,提出了一种活动轮廓目标跟踪定位检测算法。首先选择合适的滑窗,采用减背景法来确定视频对象的运动区域,采用卡尔曼形态滤波来消除残余的噪声,然后针对目标在活动轮廓局部内具有较高灰度值的特征,通过自适应阈值来判别滑窗中心位置是否存在目标。当滑窗遍历整幅图像后,就可以得到目标的定位结果。仿真结果表明,改进算法不仅能够消除差分图像中的显露背景,从而得到运动视频对象精确的轮廓,并且可进行多目标的分割与跟踪,具有一定的实际应用价值。     

履带式移动机器人轨迹跟踪研究

详细分析了履带式移动机器人的受力特点,提出了一种适宜进行控制器设计的履带移动机器人模型.根据履带式移动机器人动力学模型和运动学模型,设计了机器人的轨迹跟踪控制器.利用Lyapunov稳定判据证明控制器的全局稳定性.在控制器的设计中考虑了履带一地面作用,引入参数对其描述.考虑到机器人动力学约束,引入机器人速度、加速度控制策略以保证机器人运动平滑.仿真实验验证了该方法的有效性和全局收敛.     

基于活动轮廓模型的人脸轮廓提取

在传统的snake算法基础上,针对人脸轮廓提取这一课题,提出了一种初始化snake的方法,并对传统的snake算法进行了改进。实验结果表明,该方法能够较好地提取人脸轮廓,并在精确度和计算量方面大大优于边缘检测算子方法。     

基于自适应活动轮廓模型的实时手势跟踪

在基于视觉的手势分析与识别中,一个关键环节是手势跟踪。本文提出了基于颜色信息的自适应活动轮廓模型,并与均值漂移算法相互融合,实现图像序列的实时手势跟踪。跟踪算法分为两步进行,首先应用均值漂移算法实现手部区域的定位,然后基于自适应活动轮廓模型提取手部轮廓。在跟踪过程中,轮廓提取为下一帧的区域定位更新搜索窗口,提高了搜索效率,使目标跟踪达到实时性要求。同时,本文根据跟踪区域模板与目标模板的相似性度量Bhattacaryya系数给出了在跟踪目标被遮挡时的处理方法,有效地解决了这一难题。实验结果证明了在无遮挡和遮挡两种情况下算法均能实现准确、实时的手势跟踪。     

一种新的Snake模型及其在癌细胞分割中的应用

提出了一种新的主动轮廓线模型——P-snake(Pokarized Snake)。该模型选取目标中心一点作为原点建立极坐标,用等夹角抽样的n个点描述目标轮廓,通过迭代在图像中找出使得能量最小的轮廓点,将P-snake应用于医学癌变细胞图像的分割中,取得了满意的效果,实验结果表明,P-snake能有效跟踪目标轮廓,具有较强的抗噪能力。     

基于遗传算法的主动轮廓模型

由 Kass等人提出的主动轮廓模型 ,本质上是一条能量最小化的轮廓曲线 .它作为一种全新的采用自上而下机制的图象目标提取方法 ,由于它有效地利用了高级信息 ,从而提高了目标提取的速度和准确性 ,已经在数字图象处理和计算机视觉领域得到了广泛的应用 .原始的主动轮廓模型算法可以分为构造能量函数、推导欧拉方程、离散化和迭代求解 4步 .但该算法存在许多问题 ,为此在分析原始主动轮廓模型算法和一些改进算法的基础上 ,提出了一种基于遗传算法的主动轮廓模型算法 ,并给出实验结果 .实验结果证明 ,基于遗传算法的主动轮廓模型不仅成功地解决了原方法收敛易陷入局部最小值的问题 ,也提高了目标提取的成功率 .     

作用域扩展函数在主动轮廓线模型中的应用

为了改进主动轮廓线模型求解过程中轮廓线初始位置的敏感性,通常要采用一些方法扩大图像力的作用域,但是,这些方法往往需要根据具体场合来设计,没有比较好的普适性,而且在扩大作用域的过程中不能很好地控制作用域的大小。文章提出一种作用域扩展函数,既能方便地应用于各种需要扩展图像力作用域的场合,还能够控制图像力的作用范围。