融合Kinect与GVF Snake的手势轮廓提取方法

针对Kinect相机在人体骨骼点采集时无法获取手势信息的不足,提出一种融合Kinect和GVF Snake的手势轮廓提取算法,可以提取出完整清晰的手势轮廓。此算法利用Kinect相机在人体信息采集中的优势,获取深度图像,定位手掌点与手腕点,由这两点计算手的旋转修正角度。以手掌点向外做八向搜索获取手掌包围盒切分出手区域。最后在包围盒上放置Snake初始轮廓线,通过GVF Snake模型迭代搜索,获取目标准确完整边界。对于深度图像在边缘数据急剧变化时出现的抖动、凹陷等缺点,选择先构建轮廓线再收敛的GVF Snake算法保证手势轮廓完整平滑。实验结果表明,该方法能够自动放置GVF Snake初始轮廓,准确跟踪手位置、精确收敛到手势轮廓,抗噪效果明显。     

基于背景边缘抑制和GVF Snake的运动目标轮廓提取

针对现有的目标轮廓提取算法存在的问题,提出了一种结合背景边缘抑制和GVF Snake的运动目标轮廓提取方法.该方法首先改进了基于背景减的背景边缘抑制方法,然后将其与GVF Snake方法相结合,提取运动目标轮廓.实验结果表明该方法能准确提取出完整的运动目标轮廓.     

尿液显微图像检测中的目标自动定位

尿液显微图像是典型的弱边缘图像,基于Snake模型的改进算法能有效改善对尿液显微图像中有形成分进行分割的效果.针对在弱边缘图像实施Snake算法前的预处理,提出一种如何对图像中各个有形成分进行目标中心自动定位以及对snake点实现自动初始化设置的新算法,特点为采用了图像二值化、数学形态学等处理方式.实验表明了算法的有效性.     

主动轮廓线模型在频域距离约束下的行为研究

针对传统主动轮廓模型在目标检测中存在的不足,对传统Snake算法进行了改进,用轮廓和目标间的频域距离来构造内力.分别研究了在单纯频域距离约束下和频域距离与图像力共同作用下Snake的变形行为.研究表明,在单纯频域距离约束下Snake能变形到目标、能量趋最小化,而在频域距离和图像力共同作用下Snake不能变形到目标.提出一种新的变参数Snake算法,该算法的变参数方式是让频域距离和图像力在Snake变形的不同阶段起作用,实验结果表明新的Snake算法可以变行到目标.     

基于改进Snake模型的医学图像分割

活动轮廓模型(Snake模型)被广泛应用于医学图像分割之中,传统的Snake模型在分割图像时要求初始轮廓线必须给定在图像边缘附近,且难以收敛到凹陷轮廓。本文针对Snake模型的这点不足,通过改进外部能量项,提出了一种基于梯度矢量流活动轮廓模型的医学图像分割算法。该算法用梯度矢量流代替图像梯度进行外部能量的计算,克服了传统Snake模型力场范围小以及不能收敛于凹形边缘的缺点。实验结果表明:改进模型能够有效的分割心脏MRI图像,是一种有效的方法。     

Snake模型在图像分割中的应用研究

Snake模型是一种重要的基于边缘的图像分割算法。本文总结了三种经典的Snake模型的优缺点,重点分析了GVF Snake模型及其改进模型GGVF Snake模型力场的特点,并在针对单个宽型深度凹陷物体、瓶型物体或多次内凹物体的分段轮廓检测算法的基础上,提出了基于GGVF Snake模型的多个凸形物体或窄型深度凹陷物体的分段轮廓检测算法。实验结果表明,该算法可以正确检测出多个凸形物体或窄型深度凹陷物体的完整轮廓。     

WaterBalloonsSnake模型的数字图像轮廓提取算法

为解决数字图像如左心室MRI图像存在着弱边缘、与周围组织之间的低对比度区域的特点,传统的Snake模型算法分割数字图像,出现变形曲线泄漏现象这一问题,提出一种改进的Balloons Snake模型-Water Balloons Snake图像分割算法.该算法利用数学形态学理论自动获取左心室数字MRI图像的重心以及边界形状变化允许空间,采用分水岭变换算法获取图像轮廓内壁分水岭线,并以此作为Snake数字模型的初始样条曲线进行进一步轮廓捕获.以小香猪左室加标记MRI数字医学图像作为应用研究对象,对比了几种模型的不同处理结果.实验表明WaterBalloons Snake模型算法比经典Snake模型或Balloons Snake模型算法能够更有效地处理变形曲线泄漏问题,并且具有较快的收敛速度.     

基于修正的Snake模型与特征对象法的多运动目标分割

在分析常规的运动目标分割算法的基础上,以计算简单、速度快、能精确提取运动目标为原则,提出了基于特征对象的运动目标分割算法,并将该法与修正的Snake模型结合进行了运动目标外廓的精确提取.分析和实验表明:该算法需要调整的参数少,计算简单,速度快,抗干扰能力强,可以有效地消除多帧间运动目标的遮挡,在多运动目标不重叠的情况下,能精确定位多运动目标的外轮廓.     

基于改进的Snake模型的眼细胞彩色图像边缘检测算法研究

在前人研究的Snake模型上提出了适应彩色眼细胞图像边缘检测的改进的Snake模型，该改进模型选取了有益的能量项．舍去了刚性能量项．并在面积能量项的计算上进行了一些改进．在图像力能量项上采用把单通道灰度图像处理方式推广到真彩色RGB三通道的方法．获取彩色图像力能量项．在轮廓初始化时的受控点逆时针排序上给出了行之有效的算法．最后采用贪婪算法最小化总能量．在彩色眼细胞边缘检测上取得了较为明显的效果。     

基于GVF Snake和边界跟踪的主动轮廓图像分割

梯度向量流蛇(GVF Snake)模型在处理图像分割问题上取得了较好的结果,但它对初始轮廓曲线的依赖程度较大且梯度向量场计算时间较长,故此提出一种基于GVF Snake模型和边界跟踪的轮廓提取图像分割算法。该算法利用边界跟踪算法进行粗糙的分割,获取边缘位置有效信息点,经采样后生成一条初始轮廓线。同时,基于拉格朗日法求解梯度向量场的方法,提出一个距离终止条件以提高计算速度。实验结果表明,与GVF Snake、手动GVF Snake和CV活动轮廓算法相比,该算法有效提高了图像分割的自动化程度和分割精度。     

一种基于改进Snake模型的边界检测方法

基于原始Snake模型提出一种改进Snake模型的边界检测方法. 该方法通过引入一个能自动控制外力大小的权值, 令其与图像梯度大小成正比, 通过Laplace算子将梯度信息扩展到更远的均匀区域, 扩大了Snake演化曲线的搜索范围, 使演化曲线在加权外力的作用下能进入到目标深度凹陷的区域. 通过OpenCV实验表明, 改进的Snake模型能较好地收敛到待分割目标深度凹陷的边界, 同时提高了收敛速度, 改善了原始Snake模型难以捕获凹陷边界的问题.     

基于局部统计特征约束的Snake模型图像分割方法

针对血管内超声(IVUS)图像边界模糊不清的问题,提出一种基于局部统计特征约束的Snake模型图像分割方法.首先利用IVUS图像的先验知识建立图像特征的统计信息,并以此信息构造变化的膨胀力,同时构造了轮廓曲线的内部平衡力,以此构造新的Snake模型,然后利用该模型进行图像分割.实验结果表明,该Snake模型对初始轮廓依赖性小,对噪声不敏感,能准确分割出具有模糊边界的目标图像.     

自适应遗传算法用于心肌细胞运动矢量检测

心肌细胞的搏动是一种弹性运动,通过对搏动过程中特征点的运动矢量检测,可以获得细胞收缩的生物力学特性．对数搜索、三步搜索等快速搜索算法都依赖于匹配误差单调减小这一假设,而这种假设在许多情况是不真实的,这就导致图象匹配仅仅收敛于某些局部优化值．在经典遗传算法的基础上,作者提出了自适应交叉算子扣变异算子,应用于柔性运动矢量检测．解决了心肌细胞序列图象特征点的运动矢量检测问题。     

改进型Snake算法在尿沉渣图像处理中的应用

尿液有形成分的检查是医院的三大常规检验之一,目前迫切需要能计数有形成分的自动分析仪替代人工检验。由于尿液图像是典型的弱边缘图像,经典的边缘提取方法均不能取得良好的效果,在此介绍了一种改进型Snake算法。实验表明,采用该算法对尿液图像有形成分进行边缘提取能获得较好的效果。     

基于非抽样Contourlet变换的遥感影像道路提取

提出一种基于非抽样Contourlet变换的遥感影像道路提取算法.该算法首先对图像进行非抽样Contourlet变换得到不同尺度不同方向上的变换系数,再通过给定窗口大小分别计算各个尺度各个方向上的变换系数模在窗口内的局部最大值,然后比较各尺度在同一方向和同一窗口位置上系数模的最大值,取值最大的点作为特征点;同时利用自适应阈值对各个尺度各个方向上的系数模值进行二值化,消除小于一定面积的区域,筛选出特征点位于提取区域内的点;最后以筛选出的特征点为种子点,对道路进行Snake跟踪.实验结果表明:该文算法在道路提取的精确度、完整性方面比小波变换好.     

一种新的K均值挖掘的隐私保护算法

对隐私保护数据挖掘算法进行了深入研究和分析。总结出目前研究的缺点,提出了一种新的K均值数据挖掘的隐私保护算法,通过与已有隐私保护算法的比较,在保证不减少隐私强度的情况下,提高了挖掘的精度。     

基于动态规划的云计算任务调度研究

任务调度作为云计算中的核心问题,其目的是合理分配任务,实现最佳调度策略并且有效地完成任务.首先对当前云计算中任务调度算法进行分析并指出传统算法的不足与缺点,然后提出一种基于动态规划模型的任务调度算法,以任务运行时间最少为优化目标,把任务与数据集群中虚拟机匹配看成为多阶段决策的组合优化.最后在CloudSim进行仿真实验,结果表明,所提算法在满足多用户需求下与max-min和min-min算法相比,在一定数量规模下,任务完成时间减少而资源负载相对均衡.     

基于Hessian矩阵和水平集的视网膜血管分割

视网膜血管图像可以作为糖尿病与青光眼等疾病的诊断依据;但现有的血管提取算法存在精度不足、对噪声敏感,以及鲁棒性不强等缺点。针对这个问题提出了一种新的视网膜血管图像分割方法。首先获取视网膜绿色通道图像,利用Hessian矩阵特征值、特征向量的几何特性和响应函数,初步估计视网膜图像中可能存在的血管;并在此基础上利用水平集函数初始化血管图像。然后,在局部数据能量拟合泛函中引入新的正则化和面积约束。最后,在水平集函数演化过程中获得精准的视网膜血管图像。实验表明算法在分割视网膜血管图像上具有较强的鲁棒性。     

基于领域本体的信息搜索模型

针对目前的搜索模型局限于语法层次上关键词匹配的特点,以领域本体作为知识组织方式,提出了一种语义环境下基于本体的信息搜索模型.在此模型的基础上,分别提出了文档语义标注算法和搜索词语义扩展算法,两种算法分别对文档集语义分析和搜索词语义关系理解,实现双向语义信息搜索的目的.实验结果表明,提出的信息搜索方法能够克服关键词匹配搜索的不足,获得较好的搜索效果