基于自训练与snakes搜索的活动形状模型

活动形状模型(ASM)算法在有模型监督的轮廓提取中应用广泛,其不足主要体现在两个方面:(1)对大量样本标记点的标注费时、费力,且易产生误差;(2)算法轮廓进化中的盲搜索对图像中的噪声敏感,容易偏离全局最优.对前者,当目标物体的待成像轮廓在同一平面时,可利用透视投影变换模拟产生物体轮廓在3D空间成像的训练样本,从而完全避免手工标注引入的人为误差;对后者,在ASM的轮廓进化过程中,结合经典的snakes活动轮廓模型算法(ACM),可提高算法收敛的鲁棒性.上述改进的ASM算法已用于视频相册系统中,试验结果证明了算法的有效性.     

基于边缘信息和先验形状的水平集图像分割方法及其在病原菌识别中的应用

研究从多目标图像中自动提取单个目标的图像处理方法.从分析曲线的水平集表示入手,首先探讨了水平集动态轮廓分割和配准模型构建的统计思想和变分方法,然后针对多目标粘连图像的特点,提出了含边缘信息和先验形状的水平集图像分割模型,并将其应用于病原菌的识别.由于引入边缘信息改进对分割的约束,加强了目标边缘对分割轮廓的吸引,同时消除了一些由噪声、阴影和杂质造成的影响.实验表明,改进后的先验形状水平集图像分割方法能直接从多目标粘连图像中提取单个目标,进一步完善了依据显微镜图像识别病原菌的图像处理方法.     

基于PS-Level Set的嘴唇几何形状定位模型

针对面向唇读的水平集模型在嘴唇分割中存在边界过收敛和过早收敛的问题,文中提出了一种改进的基于先验知识的水平集模型(简称为PS-Level Set)来进行嘴唇几何形状的定位.PS-Level Set模型利用改进的差值能量函数引入嘴唇形状的先验信息.在曲线演化过程中,反复比较演化曲线和先验曲线的差距,使曲线的演化形状逐渐逼近先验模型形状,从而更精确地收敛于目标物体实际轮廓.实验表明,用PS-Level Set模型定位嘴唇几何形状的准确率比用水平集模型提高了8.38%.     

基于PS-level set嘴唇几何形状定位模型

针对面向唇读的level set模型在嘴唇分割中存在边界过收敛和过早收敛的问题,本文提出一种改进的基于先验知识的水平集模型（Prior Shape -level set,简称PS-level set）来进行嘴唇几何形状的定位。PS-level set模型利用改进的差值能量函数引入嘴唇形状的先验信息。在曲线演化过程中,反复比较曲线和先验曲线的差距,使曲线的演化形状逐渐逼近先验模型形状,更精确地收敛于目标物体实际轮廓。实验证明用PS-level set模型定位嘴唇几何形状的准确率比level set模型提高了8.38%。     

基于多标记图分割的遮挡下多目标分割及跟踪算法

针对遮挡下的多目标分割及跟踪问题,提出一种新的方法,其将空间-彩色混合高斯模型融入到能量函数最小化框架中。当遮挡没有发生时,为每个目标分别构建一个空间-彩色混合高斯形状描述。一旦多目标相互遮挡发生,一个多标记能量函数将在相互遮挡区域建立起来,而后利用多标记图分割技术将其最小化,从而实现对遮挡过程中所有目标进行同时标记和定位。此外,利用多个视频序列证实了所提出算法的性能。     

一种基于轮廓特征的运动目标识别方法

针对视频图像中形状匹配的局限性,即当待检测物体出现平移、旋转变化时识别目标需要很长的计算时间,提出了一种基于轮廓特征的运动目标识别方法.首先获取能自动更新的背景图像,采用背景减法提取运动目标的轮廓,然后运用其轮廓的边界不变矩特征和形态学特征,构建一个轮廓特征向量的模型,再分析比较待测运动目标轮廓特征向量与每类标准样本之间的欧氏距离,实现对运动目标的识别分类. 试验结果表明,该方法具有识别精度高、计算量小、实时性好的特点.     

基于自适应形状先验的快速图像分割算法

 针对传统GrabCut算法在GMM迭代参数估计阶段时间复杂度较高,当图像中含有噪声或遮挡物时容易发生分割错误的问题,提出一种结合多阶抽样GMM与自适应形状先验的图像分割算法.该算法首先根据采样数定理对像素点进行均匀多阶抽样,依据样本点估计GMM参数;然后加入形状先验项约束图像分割过程,同时对形状先验约束比例采用自适应方法进行控制,获得最终分割结果.针对形状仿射变换,运用SURF与RANSAC进行处理,使本文算法更加灵活.实验表明,本文算法分割结果更加准确,效率更高.     

多先验形状模型变分水平集建筑物检测

提出了针对城市遥感影像中建筑物目标分割的一种新的方法。该方法在简化Mumford-Shah模型的水平集方法(Chan-Vese模型方法)的基础上,加入建筑物先验形状模型信息,并引入标记函数来动态选择先验形状,最后通过推演新的模型更好地实现了多个建筑物目标的分割。     

一种基于区域动态轮廓的交互式目标分割算法

研究了以用户与系统之间的交互信息为先验知识的目标分割算法,提出一种基于区域动态轮廓的交互式目标分割算法.采用基于区域动态轮廓的CV模型及形状先验引导进化思想,并引入了基于滤波后图像梯度和Laplace的分段自适应加权算法.为了克服由于对先验差值区域加权而产生的目标轮廓萎缩问题,对所构建的进化模型引入了面积激励项.实验结...     

基于形状的遥感图像检索系统

研究了基于内容的遥感图像库的快速检索系统．系统采用基于形状全局特征与局部特征相结合的两步检索策略，由简单的全局特征来过滤掉大部分的非相关形状，利用矢量近似方法来对所属类别进行快速定位，缩小搜索空间；局部特征相似性是通过形状小波变换系数之间的距离直接计算的．仿真试验表明，该查询结构能够高效准确地对高分辨遥感图像和航片进行检索．     

基于两视图的曲面物体自动建模方法

提出一种基于两视图的曲面物体自动重建方法. 采用基于Haudorff距离的特征匹配技术对图像的正面和侧面中的曲面物体进行匹配,自动获得图像中物体的大致形状及位置信息. 采用基于形状先验的图像分割算法自动地将曲面物体从图像的正面和侧面中分割出来. 利用这两幅图像中获得的侧影轮廓线,实现曲面自动重建和纹理自动提取. 通过真实曲面物体进行重建实验,验证了该方法的可行性.     

一种半自动分割视频对象的方法

提出一种半自动视频对象分割方法，通过对跟踪分割视频序列的后继帧，这种方法首先采用基于块匹配和最大边缘强度的运动估值和补偿方法进行对象轮廓定位，接着采用模板匹配以特定对象知识检测对象像素，为使轮廓定位更可靠，在块匹配的运动估值中使用了彩色信息，而模板匹配则使分割结果精确化，避免误差传递，并且在出现遮挡时只要对象颜色在整个序列中一直保持相似性，就能够正确测出对象，实验结果证明这种方法能够分割复杂场景中的任意对象。     

面向视频编码的运动对象分割和提取

多媒体通信的发展迫切需要面向对象的视频编解码技术,其关键是视频对象（VO）的提取和视频对象平面（VOP）的分割,提出一种自动分割VOP的新方法。根据初始帧,使用形态运动滤波技术,初始运动对象首先被提取出;在后继帧中使用活动轮廓（Snake)技术对运动对象进行拟合匹配,最后根据一系列精确的二值轮廓导出运动对象的提取。实验结果表明,该算法可有效地提取视频对象和分割视频对象平面。除了个别参数需要调节外,整个过程是自动完成的。     

基于时空特性的运动目标检测算法研究

采用时序分割虽然能够检测到运动目标区域,却不能准确地提取出目标轮廓．本文提出了基于时空特性的运动目标检测算法．由背景减法检测到运动目标的位置、形状、大小信息,然后采用以彩色梯度为外部能量的活动轮廓（snake）算法获得准确的运动对象轮廓．实验证明,本算法能够很好地提取出运动目标．     

一种全局隶属度和小波能量相结合的活动轮廓模型

计算机化X射线体层照相(computeried tomography, CT),图像中的磨玻璃型肺结节,由于其具有模糊的轮廓,且肺结节区域与其邻域的亮度值相差很小等特性,一般的图像分割算法很难对其进行精准地分割。针对该问题,提出一种全局隶属度和小波能量相结合的活动轮廓模型。首先,利用全局隶属度函数调整初始活动轮廓曲线,使之与目标边界的距离更接近,且形状更相似;同时,基于全局隶属度的边界停止函数能快速收敛于目标边界,使得预测曲线更加贴合待分割目标;其次,基于小波能量的局部活动轮廓模型数据项增强了目标与背景之间的对比度,进而能更精准地分割在低对比度和亮度非均匀场景中的目标轮廓。将该模型应用于全实质及部分实质磨玻璃型肺结节的CT图像中,实验证明了本文算法的优越性。     

Visual control of action but not perception requires analytical processing of object shape

The visual perception of object shape depends on 'holistic' processing in which a given dimension cannot be perceptually isolated from the other dimensions of the object. The visual control of action (such as grasping an object), however, which is mediated by cortical areas that are largely independent of those mediating conscious perception, must take into account only the most action-relevant dimension of an object without being misled by other non-relevant object features. Here we report the results of two experiments showing that vision for perception and vision for action deal with objects in a fundamentally different manner. We tested participants' ability to make perceptual judgements of the width of different rectangular objects or to grasp them across their width, while in both cases ignoring length. Participants could not ignore length when making perceptual judgements of width but they could completely ignore length when grasping the same objects. These results suggest that in situations in which the elementary dimensions of an object's shape are perceived in a holistic manner, the same dimensions are treated analytically when a visually guided action is directed at that same object.     

断面图象序列的区域动态弹性插值技术

本文提出一种新的断面插值技术。与常用的轮廓插值方法不同,该技术用断面内目标区域进行插值运算.实验表明,该技术对两幅形状相差较大的目标,如凸形目标和凹形目标,多区域目标和单区域目标之间的插值效果亦能令人满意,且速度较快,是一种实用性较强的断面序列图象插值技术。     

利用OpenGL实现三维物体形状检测可视化

针对三维物体形状检测数据,提出一种简单、可行的基于轮廓线的曲面重构算法,并在C Builder 6.0开发平台上,利用OpenGL(open graphic library)编程,实现了三维物体形状检测的快速可视化.     

An Algorithm to Recognize the Target Object Contour Based on 2D Point Clouds by Laser-CCD-Scanning

For a vision measurement system consisted of laser-CCD scanning sensors, an algorithm is proposed to extract and recognize the target object contour. Firstly, the two-dimensional(2D) point cloud that is output by the integrated laser sensor is transformed into a binary image. Secondly, the potential target object contours are segmented and extracted based on the connected domain labeling and adaptive corner detection. Then, the target object contour is recognized by improved Hu invariant moments and BP neural network classifier. Finally, we extract the point data of the target object contour through the reverse transformation from a binary image to a 2D point cloud. The experimental results show that the average recognition rate is 98.5% and the average recognition time is 0.18 s per frame. This algorithm realizes the real-time tracking of the target object in the complex background and the condition of multi-moving objects.     

抽象范畴的连通性与特殊对象和特殊态射

讨论范畴的连通性与特殊对象和特殊态射的关系，主要结果有：（１）在连通范畴中，以始对象或终对象或零定义域（取值域）的态射皆为截片（保核收缩）、（２）在连通范畴中，任一始屿任一终对象必同主管（３）在范畴中，以始对象（终对象）为定义域（取值域）的态必为余常态射（常态射），（４）范Ｆ若遥零对象，则Ｆ一定是连通范畴，（５）若范畴中Ｆ中某一ｈｏｍｅ（Ａ，Ｂ）中至少有两个零态射，则Ａ一定不是连通范畴，更无零对象