一种新的主动轮廓线跟踪算法

主动轮廓线模型,又称"蛇",由Kass等于1987年首次提出后在数字图像分析和计算机视觉等领域正在得到越来越广泛的应用.不过,现有的主动轮廓线搜索与跟踪算法存在许多问题.本文提出一种新的主动轮廓线跟踪算法--new_snake算法.它不但继承了已有算法的优点,而且克服了它们的主要缺点.它具有下列特点:算法快速收敛;控制点的数目自适应地改变,保证稳定跟踪;将硬强制力直接引入能量公式;可以方便地添加色彩信息约束;削弱了各参数的改变对算法的影响.大量实验验证了该算法的鲁棒性和实用性.     

一种基于多分辨率的图像跟踪算法

提出了一种基于多分辨率的图像处理方法，图像在不同分辨率的层上进行处理，从而获得较快的处理速度，同时保证了一定的鲁棒性。     

基于多尺度图像的主动轮廓线模型

主动轮廓线模型是广泛应用于数字图像处理的一种目标轮廓跟踪算法,但在实际使用过程中,现有模型易受干扰噪声及虚拟边缘的影响,且于凹陷轮廓的跟踪能力较差,在多尺度图像分析的基础上,引入梯度矢量流的概念,并改进其计算方法,提出了一种新的主动轮廓线模型,该模型利用梯度矢量流产生的引力,在图像的尺度空间中搜索目标轮廓,不仅能有效地排除干扰,搜索凹陷轮廓,而且便于引入新的约束条件,实验表明该模型有较好的鲁棒性和     

基于多分辨率分析及QFCM算法的图像分割方法研究

在图像的多分辨率小波分析的基础上,采用高斯－马尔可夫随机场模型来描述图像的局部特征,利用ＬＭＳ算法（ｔｈｅ ｌｅａｓｔ－ｍｅａｎ－ｓｑｕａｒｅ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ）求得模型的参数估计,构造出图像的特征集,再利用快速模糊Ｃ－均值聚类方法（ＱＦＣＭ）对该特征集进行模糊划分,从而完成图像的分割,实验证明,这种方法具有较强的适应性,尤其对于景物－背景对比度差以及信噪比较低的一类图像,具有良好的分割效果。     

基于多种群粒子群优化算法的主动轮廓线模型

主动轮廓线模型凹陷边界点的寻优属于动态优化问题,由于其复杂性,传统方法不能准确搜索到最佳边界点。若采用单一的粒子群优化算法求解,不仅耗时,而且容易陷入局部极值。针对以上问题,提出一种多种群粒子群优化算法,并将其应用于主动轮廓线模型的边界寻优过程中。该算法为每个控制点设置一个种群,各种群之间通过共享信息的方式协作寻优,从而避免采用单一PSO算法容易早熟的缺点,同时扩大了控制点的搜索区域,提高了收敛速度。将改进方法与传统方法进行了对比,实验结果证明了改进方法的有效性。     

一种新的B样条主动轮廓线模型

提出了一种新的B样条主动轮廓线模型，在拉格朗日动力学方程中，文章所推导的仿射不变性模板通过弹性势能项与主动轮廓线进行实时耦合，因此新的模型对运动目标的轮廓跟踪具有仿射不变性，文章进一步讨论了控制系统的李雅普诺夫稳定性，为了有效地跟踪复杂背景中的目标，提出了一种新的特征检测方法，这一方法融合了多种图像信息，因而具有较强的鲁棒性，对真实的序列图像的实验验证了新的模型的有效性。     

基于主动轮廓线的虹膜定位方法

如何有效地定位虹膜在图象中的位置,是虹膜识别的关键问题之一。论文提出一种基于主动轮廓线的方法——Snake-Daugman(SD)法——来定位虹膜的边界,先用灰度投影的方法检测出瞳孔内的一点作为瞳孔的伪圆心,该点不要求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;接着,计算进化后的snake的形心和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;最后,以瞳孔的圆心为圆心,以瞳孔的半径为虹膜外边界的初始搜索半径,按照简化了的Daugman方法定位虹膜的外边界。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,该方法对瞳孔初始的伪圆心的要求并不高,鲁棒性更强。     

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。     

基于改进主动轮廓线的虹膜定位方法

针对传统的Snake模型对初始位置敏感,需要依赖其它机制将主动轮廓线的蛇点放置在图像目标附近,导致弱边界图像求解效果较差的问题,应用改进的能量函数Snake模型,均匀地对蛇点进行搜索,在搜索中逐渐加大内部能量函数的调整,经过选代,使得各蛇点的轮廓逐渐逼近目标轮廓,直到其到达虹膜的边界.实验结果表明了该方法的有效性.     

一种组合主动轮廓线模型算法

本文针对传统主动轮廓线模型(Snake模型)无法检测凹陷目标轮廓的缺陷,提出了一种由全局Snake模型和局部Snake模型两部分组成的组合Snake模型。组合模型首先使用全局Snake模型进行轮廓粗检测,并使用SUSAN算子检测目标轮廓上凹陷最“深”的凹点;然后,在凹点附近的局部区域,使用局部Snake模型进行轮廓凹陷部分的检测;其后以其替代使用全局模型检测出的目标轮廓的相应部分,形成最终检测的目标轮廓。实验结果表明,本算法具有较好的检测精度和抗噪性。     

基于新息偏差的自适应机动目标跟踪算法

证明了在某一目标机动输入下为保持跟踪最优,标准卡尔曼滤波器的过程噪声协 方差阵的调整公式,并利用观测新息在目标机动中发生正偏或负偏的信息,设计了一种自适 应跟踪算法．仿真说明该算法具有运算量小,跟踪精度高的特点．     

基于活动轮廓的机器人视觉伺服

本文提出了基于活动轮廓的视觉伺服反馈控制方法．利用活动轮廓对运动物体的图像进行实 时跟踪,抽取物体图像的边缘信息,并以此信息控制摄像头的运动,达到机器人定位、跟踪 等目的．该方法跟踪精度高,鲁棒性好,便于实时跟踪．实验结果表明了该方法的正确性和 有效性．     

基于孪生网络的鲁棒红外目标跟踪算法

针对红外目标跟踪获得的目标特征鲁棒性差以及模型漂移易导致跟踪失败等问题,提出基于孪生网络的鲁棒红外目标跟踪算法,即利用预训练孪生网络提取红外目标多卷积层特征,以获取红外对象的空间及语义信息.通过相对熵滤波网络进行响应图融合,并以融合后的响应图为基础设计自适应模板的更新策略.在具有挑战性的红外跟踪数据集VOT-TIR20...     

基于几何活动轮廓模型初始轮廓自动分割方法的研究

提出一种几何活动轮廓模型初始轮廓自动分割的方法。此方法综合利用了分水岭算法以及几何活动轮廓模型算法,通过利用人脸的肤色特征、结构特征等逐级判别原理,从而实现了自动分割的目的。实验结果表明,采用此方法很好地实现了目标对象轮廓的自动分割,基本可达到与人工干预相近的效果。此方法同样可以广泛应用干人脸检测、图像自动分割、视频监控系统等领域。     

基于八方向跟踪算法的迷宫问题新解

本文提出了一个基于八方向跟踪算法的破解迷宫问题的新方法,避免了用深探法或广探法求解迷宫问题的诸多问题,它不仅为计算机的解题提供了一个快捷的算法,而且也为人工或机器人破解提供了一个无需记忆的简便方法。另外,本文还给出了迷宫次佳通路和最佳通路（即捷径）的求解算法;岔道剔除算法和最佳八连通选择算法。本文的所有方法尽管是针对求解单通路迷宫提出采的,但算法对多通路和有环的迷宫也同样有效。     

一种具有良好鲁棒性的实时跟踪方法

1　引言目标跟踪是计算机视觉中的基本问题之一 .国内外学者已经对此进行了大量地研究 ,提出了许多用于跟踪的有效算法 .关于这些方法如果就跟踪的策略来分 ,通常可分为 3 D方法与 2 D方法 .所谓 3 D方法通常是指在世界坐标系中完成对目标的跟踪 ,而 2 D方法则是指在图像平面内而言的 .较早期的研究有如基于相关匹配的方法[1 ] 、基于差的平方和的方法[2 ] 、基于时间差分的方法[3] 和基于几何特征的方法[4] 等通常属于 2 D方法 .如谭铁牛等[5] 以及Koller等[6] 分别完成了基于 3 D模型进行车辆跟踪的系统 .相对于 3 D方法而言 ,2 D方法…     

基于活动轮廓的多分辨率自适应图像分割

本文在活动轮廓模型的基础上,提出了一种自适应图像分割方法,引入了新的图象统计信息、梯度信息有关的加权外部能量,使得分割结果与模型的初始位置无关,不受噪声影响;利用ACD方法使模型自适应地改变其拓扑结构;为了提高图象分的速度和鲁棒性,提出了多分辨率图象分割算法,利用该方法对一些形状、拓扑结构复杂的物体进行了分割实验,结果验证了该方法有效性。     

基于主动消息与LogP模型的并行程序设计

主动消息将通信和计算集成为一体，是一种相当有效和高适应性的通信体系结构。ＬｏｇＰ模型是一种面向实际的并行算法设计模型?较好地反映了当前ＭＰＰ的关键性能参数。本文讨论了它的特点，在此基础上着重分析了它在并行程序设计上的互补性。