融合GVF Snake与肤色模型的手势轮廓提取方法

针对在基于视觉的手势识别系统中手势轮廓难以准确提取问题,本文提出一种融合GVF Snake和肤色模型的手势轮廓提取方法.首先把图像由RGB空间转换到YCb'Cr’空间,利用该空间上的椭圆肤色模型检测出手势区域并提取手势轮廓作为GVF Snake模型的初始轮廓曲线;然后根据图像分块思想把检测出的手势所在图像区域分割出来,并计算该图像分块的梯度值;最后在图像分块和初始轮廓曲线的基础上通过GVF Snake模型迭代搜素准确提取手势轮廓.实验结果表明,本文提出的手势轮廓提取方法无需人工参与,准确性上优于肤色模型、传统Snake模型,实时性上优于GVF Snake模型,满足手势识别系统中手势轮廓提取的实时性和准确性要求.检测准确、实时性高.     

基于多尺度小波边缘检测改进GVF snake的颈部淋巴结超声图像轮廓提取

提取超声图像的轮廓对医学诊断有着积极意义。然而,由于超声图像具有目标与背景间对比度低、信噪比低等特点,以往的边缘检测算法在解决图像噪声、精确定位边缘以及获得连续光滑的边缘线之间的矛盾均未得到理想的效果。GVF snake能较好地解决以上矛盾,且具有更大的捕获范围和更强的凹陷域收敛性。但GVF snake初始轮廓线需手工勾勒,不仅比较繁琐,而且目标提取的结果在很大程度上受人工初始化的影响。为此,提出一种多尺度小波变换模极大值与GVF snake算法结合的方法来提取颈部淋巴结超声图像轮廓。该方法首先运用小波变换模极大值多尺度边缘检测算法得到目标图像的边缘图,再在边缘图上分别选取上、下、左、右四个不同方向若干个特征点,即可自动获得较为客观的初始轮廓线,最后利用GVF snake模型提取图像的精确轮廓。实验表明该方法能得到目标图像连续光滑的轮廓线,同时比GVF snake提取的轮廓更加精确,更能反映轮廓的局部细节。此外,由于初始轮廓更加接近给定图像的真实边缘,从而减少了梯度矢量流力场迭代(GVF)次数,提高了轮廓的收敛速度。     

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GVF-Snake人体轮廓提取的优化算法

通过分析基于边缘、区域分割和形变模型等3类轮廓提取算法,提出一种分别对三者进行优化综合的基于梯度矢量流-主动轮廓模型(GVF-Snake)的人体轮廓提取优化算法。利用内嵌置信度边缘检测得到理想边缘图,通过形态学方法提取物体粗略轮廓作为GVF-Snake模型的初始轮廓。采用优化GVF-Snake模型提取精确轮廓。将上述方法应用于人体图像轮廓提取,实验结果表明,该方法达到了预期目的且具有较好的实用性。     

一种基于断点处边缘方向保持假设的闭合轮廓提取方法

文中提出了一种新颖的闭合轮廓提取方法.分析了当GVF Snake模型处理边缘断裂的图像时,存在无法提取目标原始轮廓信息,尤其是目标边角信息的问题.在GVF外力场演化的能量模型的基础上,基于保持断点处边缘原方向的假设,提出了一种新的具有边角保持特性的能量模型,由此模型得到了边角保持GVF(CP-GVF)外力场.CP-GVF外力场解决了当目标轮廓发生断裂时断点对于GVF外力场的影响问题,能够根据断点处的边缘方向信息,以保持该边缘方向的方式恢复目标轮廓中丢失的边角信息,从而恢复这类目标的原始形状.不同边缘结构的仿真图像和真实图像的实验结果验证了算法的性能.     

基于改进的GVF Snake模型CT图像轮廓提取技术

CT图像轮廓提取是逆向工程中的关键技术之一,由于基于边界检测算法很难提供一条连续的无间断的边界轮廓。采用一种改进的GVF Snake算法,首先通过人工取点,B样条拟合的方法,提取其初始轮廓,再利用改进的GVF Snake方法进行边界轮廓逼近,以获得比较精确的叶片边界轮廓,克服了传统活动轮廓模型梯度势能场捕捉范围小的缺点,并通过实验证明了该方法的有效性。     

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。     

基于改进的snake模型的嘴唇轮廓提取

为了更好地利用snake模型来提取彩色图像中的物体轮廓,提出一种改进的snake算法.此方法首先自动生成snake的初始模型,然后在GVF-snake的基础上重新设计了snake的外部能量函数,采用色彩聚类算法对原始图像进行分割,利用像素到聚类中心的距离增强图像并进行差分运算,提取有意义区域的边缘梯度,对GVF向量场进行了归一化处理并改进了平滑因子.实验结果证明,改进后的算法,特别是在处理彩色图像时,大大优于原始方法,提高了轮廓提取的精度且有较好的鲁棒性.     

一种改进的快速轮廓线提取算法

文章针对传统主动轮廓模型对噪声敏感,初始位置敏感和收敛速度慢等不足,提出了一种基于PSO和GVF的快速轮廓线提取算法。首先利用PSO对轮廓控制点进行寻优,使之快速地收敛到图像的边缘附近;然后利用插值算法,得到目标图像的较粗糙轮廓,以此目标轮廓作为下一步GVF收敛的初始位置,最后得到准确的轮廓线。实验结果表明该算法不仅能对图像轮廓线进行准确的提取,而且具有一定的抗噪性能,易于实现,速度快等特点。     

改进snake模型的人脸拓扑轮廓提取

人脸所在的区域具有拓扑不变性,由此该论文根据大范围优先的原理,对人脸进行拓扑轮廓提取.针对传统的snake模型时初始轮廓点的选取的局限性以及不能很好的收敛于凹形区域,该文在进行人脸轮廓提取的时候,通过人脸特征器官定位,在此基础上确定出snake模型的初始轮廓.其次,使用GVF算法得到的力场作为snake模型的外部力,试...     

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。     

最优阈值变换和轮廓跟踪在轮廓检测中的应用

文章在一套基于计算机图像处理和识别的水平尺标定系统的基础上,比较了几种不同的轮廓提取算法,重点阐述了采用最优阈值变换并结合轮廓跟踪的方法对水平尺气泡轮廓的精确检测。试验结果表明,该方法有效地降低了图像的噪声,改进了检测结果,达到了高精度标定的目的。     

Edge Contour Extraction in MR Image Using Edgeflow Contour Model

This paper presents a new model for edge extraction of MR images, based on curve evolution and edgeflow techniques. At first the model for curve evolution is constructed, which automatically detect boundaries, and change of topology in terms of the edgeflow fields, and then the numerical approximation of the model is introduced, which is based on semi-implicit scheme to speed up the proposed approach. Finally, the numerical implementation is present and the experimental results show that the proposed model successfully extracts the edge contours, regardless of the heavy noise.     

Fuzzy Contour Trees: Alignment and Joint Layout of Multiple Contour Trees

We describe a novel technique for the simultaneous visualization of multiple scalar fields, e.g. representing the members of an ensemble, based on their contour trees. Using tree alignments, a graph-theoretic concept similar to edit distance mappings, we identify commonalities across multiple contour trees and leverage these to obtain a layout that can represent all trees simultaneously in an easy-to-interpret, minimally-cluttered manner. We describe a heuristic algorithm to compute tree alignments for a given similarity metric, and give an algorithm to compute a joint layout of the resulting aligned contour trees. We apply our approach to the visualization of scalar field ensembles, discuss basic visualization and interaction possibilities, and demonstrate results on several analytic and real-world examples.     

一种新的等高线高程自动注记算法

提出了一种新的等高线高程自动注记算法。由于该算法同时考虑了注记宽度和曲线的弯曲度,因而与其他算法相比,等高线高程自动注记分布均匀合理,排列整齐,数量适中。     

一种新的等高线高程自动注记算法

提出了一种新的等高线高程自动注记算法。由于该算法同时考虑了注记宽度和曲线的弯曲度，因而与其他算法相比，等高线高程自动注记分布均匀合理，排列整齐，数量适中。     

复杂物体轮廓提取

图象分割是图象处理中的一项重要工作,虽然目前手工与自然相结合的分割方法已在实际工程中得到了广泛应用,但由于图象的多义性和复杂性,许多分割工作仍无法利用计算机来自动完成,为了解决这一问题,根据图象经Maar变换后的特征,采用新的判断准则,提出了一种复杂物 体边缘定位算法,用该算法 具有尖角特征的特体轮廓进行快速准确地提取,同时由于利用了矢量化方法来消除毛刺,从而使跟踪获得的边界更符合物体的实际轮廓特征,通过对多种图象的实验表明,该方法十分有效。     

复杂矩形网等值线图的剪切

裁剪是计算机图形学中的一个基本问题，在绘制矩形网等值线的时候，会遇到某片状或环状区域没有采集数据点分布、地区边界区域、插值不准确的区域等涉及到剪切处理的情况，然而，目前国内外的一些著名剪切算法对于圆滑后的矩形网等值线的剪切处理，由于时间复杂度太高和区域的复杂性而显得力不从心，为了解决这一问题，提出了一种适合矩形网等值线图剪处理的算法，其概述为：（1）将单个剪切多边形内的等值点或者是嵌套环内的等值点置一为2.0；（2）记录多边每个边出发的等值线的追踪方向；（3）增加等值线追踪结束条件，用实际的大数据量进行了各种裁剪区域的测试，实践证明，这种方法对于矩形网等值线的复杂区域剪切处理快速有效。     

图像轮廓提取方法研究

对现有的轮廓提取现状进行分析,把主要的轮廓提取方法划分为先验知识法、数学形态法、基于梯度的方法、水平集方法、活动轮廓模型方法、以及神经动力学方法六大类,并研究这些方法的主要特点。对轮廓提取方法研究进行展望,提出神经动力学方法是轮廓提取方法的发展方向。