一种改进的变分水平集车辆检测技术

针对传统运动目标检测算法存在适应性差、对噪声较敏感等缺点,提出一种基于变分水平集快速提取边缘模糊运动目标的方法。该算法利用主动轮廓模型进行边缘检测约束,并结合变分水平集方法进行二次演化获得准确的图像分割。实验证明,该方法能够快速准确的分割运动目标,对于复杂环境有较好的适应性和鲁棒性。     

改进的几何活动轮廓演化及其在目标跟踪中的应用

为提高几何活动轮廓分割算法的分割效率和准确性,设计了新的边缘检测与跟踪算法.首先采用矢量图像计算图像的梯度值,并设计能够自适应调整阈值的边缘指示函数,进而提出改进的变分水平集演化模型;然后设计基于该改进模型的边缘检测算法,并在无迹卡尔曼滤波器框架下设计了运动目标的跟踪算法.实验结果表明,文中算法不但显著地提高了轮廓演化模型的灵活性和收敛速度,而且对阴影、遮挡、目标形变和背景干扰等具有较好的鲁棒性.     

叶菜根系图像的变分水平集分割算法

植物根系图像分割是根系构型特征提取和分析的前提.针对传统图像分割方法在处理叶菜根系弱边缘图像中存在分割精度和稳定性较差的问题,提出了一种基于改进C-V(Chan-Vese)模型的变分水平集分割算法.该算法不仅保留了C-V模型对于处理弱边缘图像的适用性,并针对叶菜根系图像局部灰度不均的特点引入了图像梯度信息,改进了原C-V模型.通过对小白菜根系样本图像的分割处理试验,证明了变分水平集分割算法的有效性.研究结果表明,相比传统的阈值处理、边缘检测及区域生长等算法,本文算法能更加精细地解决叶菜根系图像弱边缘和局部灰度不均的问题,并在分割精度和算法稳定性上具有明显的优势.变分水平集算法应用于叶菜根系构型观测系统中,可以有效地提高观测精度.     

基于变分水平集的显微注射过程细胞分割

对于显微注射过程中的细胞质分割问题,传统水平集模型无法在多个目标连成一体的情况下分割出细胞质,且分割速度慢.为此,文中首先依据形状差异性特点获取细胞和注射针的联合轮廓,而后结合变分水平集理论增加边缘约束条件,改进能量泛函模型,实现对细胞质的完整分割,同时大幅提升水平集收敛速度.实验结果表明,文中算法可以快速实现细胞质的独立分割,同时避免对其他目标的错误分割.     

一种改进的基于活动轮廓和光流的运动目标分割方法

将光流技术和几何活动轮廓模型结合起来对运动目标进行分割,一方面可以通过算法分割出运动目标轮廓,另一方面,使得算法面对背景变化的情况仍具有一定的适应性.为了更好地将二者结合起来,进行2个方面的改进;建立基于运动边缘的几何活动轮廓模型,从而克服光流计算中由弱纹理区域产生的运动空洞对分割的影响;引入边缘增强的非线性扩散作为光流计算模型中的平滑项约束,可以在平滑流场的同时减小运动边缘处平滑效果而保护边缘,进而提高运动目标分割的完整性.研究结果表明:与现有算法相比较,该算法能够更准确地分割出运动目标的轮廓,同时在一定程度上克服背景运动的情况.     

一种自动分割视频对象的新方法

提出了一种视频对象自动分割及跟踪方法。该算法首先进行相邻帧差分检测和Canny边缘提取,得到相邻帧差分边缘模板;其次在相邻帧差分边缘和当前帧边缘的基础上,检测出视频对象的初始边缘模板。然后分为快变和慢变两部分进行跟踪,并对视频对象边缘模板更新以适应对象的运动;最后根据跟踪更新出的视频对象二值边缘模板,通过文中提出的填充技术及模板轮廓修正得到精确的视频对象模板提取出视频对象。实验验证表明,该算法对目标的整体运动和局部形变都有较强的适应性。此外,算法还具有简便、准确性高的特点。     

一种基于边缘和区域信息的变分水平集图像分割方法

分析了两种已有变分水平集图像分割模型,并由它们提出了一种新的基于图像边缘梯度信息和区域全局信息的变分水平集方法.该方法既克服了所述两种模型的缺点,又继承了各自的优点.同时,采用隐式迭代数值解法,在保证模型稳定性的基础上,加快了收敛速度.实验表明所提方法对于不同类型的图像均能够达到快速、稳定、准确、鲁棒的分割效果.     

结合边缘检测和区域方法的医学图像分割算法

由于医学图像的复杂性,一般图像分割方法对于医学图像的分割效果并不理想.针对医学CT图像特点,提出了一种把边缘检测和基于区域方法相结合的图像分割算法,首先使用Sobel算子进行边缘检测,检测出目标可能的边缘像素集,并计算该点的平均灰度,然后利用该灰度及目标区域的连通性作为生长判别条件,利用区域生长法实现图像的准确分割.实验结果表明, 该方法避免了单独使用边缘检测或基于区域法进行图像分割时的典型错误,结合了两者的优点,取得了感兴趣目标的良好分割效果.     

联合光流技术和区域轮廓模型跟踪运动目标

研究了飞机在天空飞行图像中的飞机跟踪问题.在分析飞机在天空飞行图像特点的基础上,提出了联合光流技术和区域轮廓模型跟踪运动目标的方法.首先,对图像进行高通滤波预处理,提取一些高亮度的斑点,获得运动目标的特征图像;然后用特征图像求解运动目标的光流,以光流对运动区域进行分割,获得运动区域的中心和半径,以该中心和半径的圆作为水平集的初始曲线;再采用Song and Chan方法快速检测运动目标的边缘.实验证明,该方法能够快速、准确地自动跟踪运动目标.     

基于帧差法和边缘检测法的视频分割算法

针对目前常用的视频分割方法易受到噪声、亮度突变的影响,很难提取出完整的运动目标这一问题,提出一种基于帧差法和边缘检测法相结合的视频分割算法.该算法首先对连续三帧图像进行差分得到运动区域,然后对当前帧进行Kirsch边缘检测得到边缘图像,综合二者的检测结果得到更为精准的运动对象边缘.采用边缘连接算法完成对断裂边缘的连接,最后通过区域填充得到运动目标掩模图像,从而分割出完整的运动目标.实验表明,该算法可以实时有效地将运动物体从视频序列中自动地分割出来.