应用分层MRF/GRF模型的立体图像视差估计及分割

视差估计与分割是立体图像编码及立体视觉匹配的核心问题,本文提出一种基于分层MRF/GRF模型和交叠块匹配(HMOM)视差估计算法以及结合主动轮廓模型的视差分割提取算法.该混合视差估计方法,可得到光滑准确,且具有清晰边缘的视差场;并便于用主动轮廓模型提取感兴趣对象(OOI)的视差轮廓.与通常的变尺寸块匹配(VSBM)相比,本算法得到的视差补偿图像的峰值信噪比可提高2.5dB左右.本文得到的视差场及对应的轮廓可进一步用于立体图像编码以及视频对象分割.     

基于主动轮廓模型的红外图像轮廓提取算法

针对主动轮廓模型存在的对初始轮廓位置敏感、凹性目标轮廓无法正确收敛等问题,本文将自适应边缘检测和主动轮廓模型相融合,提出一种改进的红外图像目标轮廓自动提取算法。首先,采用最大类间方差法计算红外图像边缘检测算法的自适应阈值,获取目标初次边缘,降低对初始轮廓位置的敏感性;对初次边缘分别进行横向与纵向填充,填充图像相与运算,对得到目标区域提取二次边缘,将其作为主动轮廓模型的初始轮廓,保证目标凹陷区域轮廓的有效收敛。最后,通过仿真分析验证了该方法能够实现红外目标轮廓的精确自动收敛。     

基于总变分方法去噪的测地线活动轮廓的应用

传统的测地线活动轮廓（geodesic active contour）在目标轮廓的提取中虽然能使一条初始曲线朝着目标边界逼近,但是高斯平滑的各向同性性使得图像的边缘信息模糊甚至丢失,这样,曲线的演化过程会变得不稳定而导致演化速度变慢。据此,提出一种基于总变分方法的测地线活动轮廓模型。由于总变分方法可以在去除噪声的同时,对边缘的信息进行增强,实验证明该模型不但能够使曲线精准地收敛到期望轮廓上,且运算时间短。     

基于颜色与线段的图像轮廓提取算法

传统二维图像轮廓识别算法通常是在图像中找到边缘,根据设定的条件将边缘像素组合起来形成轮廓。针对边缘检测算法通常需要对不同的图像设定不同的阈值,对不同类型的图像很难找出统一的阈值的问题,文中提出了一种同时利用图像中颜色与线段信息的彩色图像轮廓提取算法,算法采用自顶向下的颜色空间融合和自底向上的线段检测的方法,在初步获取边缘信息之后,综合利用检测结果生成目标的轮廓。算法的优点在于不需要进行阈值调整,实验表明:该方法可以有效地提取彩色图像中的目标轮廓。     

基于边缘吸引力场正则化的短程线主动轮廓模型

短程线主动轮廓模型是近几年提出的一种有效的多目标轮廓提取算法 .本文在详细分析其动力学过程的基础上 ,针对该模型中存在的局限性和不足 ,提出对边缘吸引力场进行正则化的方法 ,并采用多尺度模型 ,有效的改善了该模型不能对存在断裂轮廓的目标进行正确提取和凹边缘搜索能力弱的缺点 ,增强了抗噪声和虚假边缘干扰的能力 ,使该算法具有更好的鲁棒性和实用性 .     

基于边缘吸引力场正则化的短程线主动轮廓模型

短程线主动轮廓模型是近几年提出的一种有效的多目标轮廓提取算法.本文在详细分析其动力学过程的基础上,针对该模型中存在的局限性和不足,提出对边缘吸引力场进行正则化的方法,并采用多尺度模型,有效的改善了该模型不能对存在断裂轮廓的目标进行正确提取和凹边缘搜索能力弱的缺点,增强了抗噪声和虚假边缘干扰的能力,使该算法具有更好的鲁棒性和实用性.     

基于区域特征分割的红外弱小目标提取算法

针对现有的红外图像中目标分辨率低且边缘弱等问题,提出了一种基于区域特征分割的红外弱小目标提取算法;该算法根据灰度形态学理论,利用红外背景与目标轮廓信息来提取图像的目标信号;其中算法先根据红外图像的灰度与形状的相似度进行归属度处理,来分类出图像中的目标区与背景区;接着,根据边缘检测算法,该算法对目标区的目标的进行轮廓提取;实验结果表明,该算法能够有效的进行目标提取针对红外图像的不同性质;具有精度高,抗干扰能力强的分割优势。     

基于边缘吸收力场正则化的短程线主动轮廓模型

短程线主动轮廓模型是近几年提出的一种有效的多目标轮廓提取算法。本文在详细分析其动力学过程的基础上，针对该模型中存在的局限性和不足，提出对边缘吸引力场进行正则化的方法，并采用多尺度模型，有效的改善了该模型不能对存在断裂轮廓的目标进行正确提取和凹边缘搜索能力弱的缺点，增强了抗噪声和虚假边缘干扰的能力，使该算法具有更好的鲁棒性和实用性。     

基于图像引力和Mumford-Shah模型的曲线演化算法

提出了一种图像引力和Mumford—Shah（M—S）模型的快速曲线演化算法,该算法分两步实现：首先利用图像引力,对参数主动轮廓线模型中的控制点进行寻优,使控制点能快速地收敛到图像的边缘附近;然后利用插值算法,得到目标较粗糙的大致轮廓,再使用M—S模型和窄带方法得到准确的轮廓。该算法避免了参数主动轮廓线模型不能收敛到物体凹陷的边缘和对初始位置敏感等问题,也避免了M—S模型需要对所有图像数据进行计算,计算量大等问题,实现了对参数和几何主动轮廓线模型进行了有效结合。     

基于图像引力和Mumford2Shah模型的曲线演化算法

提出了一种图像引力和Mumford2Shah (M - S)模型的快速曲线演化算法,该算法分两 步实现:首先利用图像引力,对参数主动轮廓线模型中的控制点进行寻优,使控制点能快速地收敛到图像的边缘附近;然后利用插值算法,得到目标较粗糙的大致轮廓,再使用M - S模型和窄带方法得到准确的轮廓。该算法避免了参数主动轮廓线模型不能收敛到物体凹陷的边缘和对初始位置敏感等问题,也避免了M - S模型需要对所有图像数据进行计算,计算量大等问题,实现了对参数和几何主动轮廓线模型进行了有效结合。     

基于变化检测和改进的GVF snake模型的运动目标轮廓提取

为了解决当前目标跟踪中目标轮廓提取不精确的问 题,在对传统GVF (gradient vector flow)snake活动轮廓模型改进的基础上,提 出一种基于变化检测和改进的GVF snake活动轮廓模型的视频目标轮廓提取算法。首先,通 过 基于t显著性检验的变化检测方 法消除背景边界的影响,并获取初始运动变化区域的临界四边形作为GVF snake的初始轮廓 。然后,对初始轮廓应用改进 的GVF snake模型以获得精确的轮廓边界。改进模型采用4方向各项异性扩散,并采用下降速 度较快的保真项系数以增强 GVF snake进入凹陷的能力,且保持对弱边界的收敛。本文方法克服了手动绘制初始轮廓的 缺点,对传统GVF snake方法进 行了改进,且空间准确度(SA)有很大提高。实验表明 ,本文方法成功分割出目标凹陷部分并对弱边界有较好的收敛效果,提高了轮廓提取的精确 度。     

基于极坐标中蛇模型的类圆目标轮廓提取技术研究

提出了转化到极坐标中的蛇模型.通过把蛇模型转化到极坐标中,使轮廓的候选点得以更有序的排列.由于采用了动态规划法并在整个能量空间中搜索能量泛函的极值,算法对能量泛函的局部极值有较强的鲁棒性.所提出的模型不需要确定初始轮廓,可以用非迭代方法直接求解.与传统的动态规划法和贪婪算法进行了比较实验.结果表明,所提出的算法对极坐标中极点的位置不是很敏感.     

A novel fast moving object contour tracking algorithm

If a somewhat fast moving object exists in a complicated tracking environment, snake’s nodes may fall into the inaccurate local minima. We propose a mean shift snake algorithm to solve this problem. However, if the object goes beyond the limits of mean shift snake module operation in suc- cessive sequences, mean shift snake’s nodes may also fall into the local minima in their moving to the new object position. This paper presents a motion compensation strategy by using particle filter; therefore a new Parti...     

基于主动轮廓线的虹膜内边界的定位方法

在图像中虹膜位置的有效定位是虹膜识别的关键问题。用一种基于主动轮廓线的方法定位虹膜内边界,先用灰度投影法检测出瞳孔内的一点作为瞳孔的伪圆心,不要求该点一定在瞳孔中心附近,只要能落在瞳孔内部即可;然后以该点为中心,在其周围等间隔地取几个点作为初始的snake,按照snake的运行机制不断进化,直到虹膜的内边界为止;最后,计算进化后的snake形心和snake上的控制点与该形心的距离,取其平均值作为瞳孔的半径,形心作为瞳孔的圆心,即可准确定位出虹膜内边界的位置。实验表明,与常见的定位方法———Hough变换和Daugman的圆形检测算子相比,文中的方法速度快、精度高,而且,对瞳孔初始的伪圆心要求不高,鲁棒性更强。     

Inertial snake for contour detection in ultrasonography images

Snakes, or active contour models are used extensively for image segmentation in varied fields. However, some major challenges restrict their use in many fields. The authors propose a new inertial snake model, that introduces an inertial effect of the control points into the snake framework. The proposed inertial force along with the first- and second-order continuity forces controls the spline motion through the concavities and also against weak edge forces. This smart force field, added to the inertial energy framework, posses the ability to adaptively reduce its effect near the true edges, so that the energy minimising spline converges into the edges. A greedy snake has been used for computation of the energy minimising spline. The algorithm has been tested on phantoms and ultrasound images as well. It is shown in the results that the proposed algorithm classifies the object from the background class in most of the images perfectly. Ultrasound images of a lower limb artery of an adult woman have been tested with this algorithm, and also extended for motion tracking.     

A faster converging snake algorithm to locate object boundaries.

A different contour search algorithm is presented in this paper that provides a faster convergence to the object contours than both the greedy snake algorithm (GSA) and the fast greedy snake (FGSA) algorithm. This new algorithm performs the search in an alternate skipping way between the even and odd nodes (snaxels) of a snake with different step sizes such that the snake moves to a likely local minimum in a twisting way. The alternative step sizes are adjusted so that the snake is less likely to be trapped at a pseudo-local minimum. The iteration process is based on a coarse-to-fine approach to improve the convergence. The proposed algorithm is compared with the FGSA algorithm that employs two alternating search patterns without altering the search step size. The algorithm is also applied in conjunction with the subband decomposition to extract face profiles in a hierarchical way.     

QoS路由选择:问题与解决方法综述

保证服务质量的QoS路由(Quality of Service Routing)是网络中解决QoS问题的一项关键技术.QoS路由的主要目标是为接入的业务选择满足服务质量要求的传输路径,同时保证整个网络资源的有效利用.度量参数选择问题、寻路问题和路由信息不准确问题是QoS路由中的几个主要研究内容.本文围绕这三个方面,介绍了QoS路由中的主要问题及相关的解决办法,并探讨了今后QoS路由可能的研究方向.     

基于Snake活动轮廓模型的视频跟踪分割方法

基于Snake活动轮廓模型,采用时空融合的方式,根据短时间内相邻帧的运动趋势差异相似的前提,首先将视频序列分成若干个小段,每段有k帧视频,选取段内的前两帧为关键帧,通过运动检测的方式自动得到这两帧中运动对象的大致区域;然后进行帧内Snake演变,搜索精确轮廓;最后以关键帧间运动对象形心的运动矢量预测勾勒后续帧的初始轮廓,进行帧内Snake精确轮廓定位,从而实现所有帧的视频对象分割。相比于传统方法,本文方法克服了手动绘制初始轮廓的缺点,在空域对Snake贪婪方法进行了改进而且精确度高,速度快。实验表明,本文方法成功地实现了前后帧图像之间运动对象的对应匹配关系,并通过改进后的Snake贪婪方法得到了精确的分割结果。     

基于边缘特征的自动运动对象分割

为了准确分割出视频场景中的运动对象,该文提出了一种基于边缘特征的运动对象分割及跟踪算法。首先对相邻帧进行自适应变化检测,得到相邻帧二值差分图像。结合当前帧Canny算子检测的边缘图像,获得运动对象的初始边缘模板。其次对运动对象的运动分为快变和慢变两部分进行跟踪并更新运动对象的边缘模板。最后对运动对象的边缘模板进行数学形态学处理得到运动对象的外轮廓,使用梯度向量流场作为外力的改进活动轮廓算法收缩获得运动对象准确的闭合轮廓曲线。该算法对运动对象的整体运动和局部形变都有很强的鲁棒性, 能够得到运动对象准确的轮廓,并且对复杂背景有很好的适应性。     

Fast and accurate snake model for object contour detection

A new scheme in which a snake model is used for object contour detection is proposed. By developing a no-search movement scheme, accepting the effective gradient vector flow field as the contracting force, and adjusting the weighting parameters automatically, an algorithm that is fast, less sensitive to initial contour conditions and accurate in approaching concave parts of an object boundary is obtained