基于LED与肌肉模型的特定人脸建模与动画

特定三维人脸的建模与动画是计算机图形学中一个非常令人感兴趣的领域.本文提出了一种新的从两幅正交照片建立特定人脸的模型以及动画方法,首先以主动轮廓跟踪技术snake自动获取人脸特征点的准确位置,然后以文中的局部弹性变形(local elastic deformation)方法进行通用人脸模型到特定人脸的定制,并辅以采用图像镶嵌技术生成的大分辨率纹理图像施行纹理绘制,该方法以特征点的位移和非特征点与特征点的相对位置为基础计算局部人脸面部的变形,同时还能够实现人脸剧烈的面部变化和动作,与肌肉模型相结合,可很好地实时完成人脸的动画,具有快速高效的特点.最后,给出了所得到的实验结果.     

面向对象轮廓约束GGVF Snake的建筑物边界优化方法

分析高分辨率遥感影像中建筑物的特征和常用方法提取建筑物存在边界漏检误检导致的边界不规则等问题,提出面向对象轮廓约束广义梯度矢量流（GGVF）Snake模型的建筑物边界优化方法. 在利用分类法获取建筑物轮廓的初始结果基础上,自动提取每个建筑物轮廓线作为GGVF Snake的初始轮廓线,获取各轮廓外接矩形进行对象裁剪,提取每个建筑物的子图对象. 对每个子图对象进行Canny边缘检测,结合Hough变换提取直线特征,输入到广义梯度矢量流模型的迭代求解中快速最小化能量函数,实现对象级建筑物轮廓的精确优化. 实验结果表明,利用提出的方法能够自动获取初始建筑物的轮廓信息,提高优化的自动化程度;基于对象级的边缘检测与直线特征的加入,有助于GGVF Snake快速拟合,准确地平滑建筑物边缘且准确度高. 相对于其他对比方法,本文方法的轮廓优化总体精度和综合值均有提升,可以作为有效提升分类原理获取的建筑物轮廓的优化后处理手段,提高了建筑物提取的精度.     

基于Snake的图像分割算法研究

图像分割算法是指从待割图像中提取出感兴趣的目标,以便进行图像分析与图像理解。Snake算法不同于传统的图像分割方法。文中详细介绍了Snake模型的数学机理及离散化方法,最后利用贪婪法实现了Snake算法,并应用与实际图像的分割。     

Human eye sclera detection and tracking using a modified time-adaptive self-organizing map

This paper investigates the use of time-adaptive self-organizing map (TASOM)-based active contour models (ACMs) for detecting the boundaries of the human eye sclera and tracking its movements in a sequence of images. The task begins with extracting the head boundary based on a skin-color model. Then the eye strip is located with an acceptable accuracy using a morphological method. Eye features such as the iris center or eye corners are detected through the iris edge information. TASOM-based ACM is used to extract the inner boundary of the eye. Finally, by tracking the changes in the neighborhood characteristics of the eye-boundary estimating neurons, the eyes are tracked effectively. The original TASOM algorithm is found to have some weaknesses in this application. These include formation of undesired twists in the neuron chain and holes in the boundary, lengthy chain of neurons, and low speed of the algorithm. These weaknesses are overcome by introducing a new method for finding the winning neuron, a new definition for unused neurons, and a new method of feature selection and application to the network. Experimental results show a very good performance for the proposed method in general and a better performance than that of the gradient vector field (GVF) snake-based method.     

基于二进小波变换的主动轮廓模型

针对传统的主动轮廓模型对噪声敏感的缺陷,在推广梯度矢量流的基础上,提出了基于二进小波变换的改进外力场的计算方法.通过综合利用图像小波分解的高频信息,迭代计算获得其外力场,使蛇在图像的多尺度空间中搜索目标轮廓.针对蛇模型对初始轮廓的依赖性问题,给出了在一维最大熵阈值分割后的图像上获取初始轮廓点的方法,减少了人工的干预,加快了蛇的收敛速度和效果.实验结果表明该模型能有效地排除噪声的干扰,搜索凹陷轮廓,而且对脆弱轮廓有很好的逼近能力.     

基于核密度估计的活动轮廓模型

基于核密度估计的活动轮廓模型如果没有适当的扰动机制,往往不能在弧度突变的边缘上获得较好的收敛结果,且在大噪声环境下鲁棒性较差。针对该问题,提出一个新的代价函数。该函数通过融合边缘映射的曲率信息,改善原算法在突变边缘的收敛效果,降低算法对初始轮廓的依赖。     

基于Snake模型的铁路铸件气孔检测

研究Snake模型在铁路铸件数字化辐射成像(DR)图像气孔缺陷自动检测中的应用,改进初始轮廓点的获取方法。综合运用阈值分割和区域生长方法得到各气孔的重心,依次对其采用一种射线法得到初始控制点,对初始控制点进行收敛和拟合。对仿真图像的实验结果表明,最小检测尺寸为3×3,能较好地收敛到目标的凹陷区域;对实际铁路铸件DR图像检测的实验结果表明,该方法能准确得到检测区域内多个气孔缺陷的轮廓,不会检测出伪缺陷,具有较高的自动化程度。     

基于Snake模型和射线法的颅面重建方法

MC颅面重构方法复原的面皮和颅骨三角片数量大且存在杂质。针对该问题,基于断层轮廓序列,利用改进的Snake模型提取闭合颅骨轮廓线,通过射线法对该轮廓线进行二次处理得到最外层轮廓线,从而实现颅面三维重构。实验结果表明,该方法在颅面数据量较小的情况下,可以准确表达人的面部和颅骨的形态信息。     

基于Snake模型的地图中河流提取算法

地图的手工矢量化是一项耗时、费力的工作。该文根据彩色地图中河流的特点，提出利用改进的Snake模型提取地图中的河流。通过对地图中河流线的结构特征进行统计分析，寻找河流线基元；利用改进主动轮廓模型的自动跟踪功能，实现河流的最终提取。实验结果验证了本算法的有效性。     

一种基于蚁群算法的Snake模型与MRI分割

Snake模型以其收敛快速、精确度可达到亚像素等优点,被广泛地应用于医学图像分割,但该模型依赖于初始曲线的选取,易于收敛到局部最优且难以达到凹陷区域。为此提出一种基于蚁群算法的Snake模型,首先利用区域内灰度统计特征自动进行Snake初始化,然后在Snake演化过程中加入一向心力,使其能进入凹陷区域,最后用蚁群算法对演化结果进行优化,使其收敛到全局最优,获得最终的分割结果。实验结果表明,改进的模型在MRI分割中可以得到较好的分割结果。