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基于形状的图像轮廓赋形及目标检测技术

陆承恩  
【摘要】:轮廓是理解视觉系统的关键因素,通常,人们可以通过一个物体的轮廓而迅速对此物体进行识别,并且,基于轮廓进行理解会大大的简化视觉系统。一类物体可能会因为物体的亮度、颜色、纹理的不同而呈现出不同的特征,但是它们的轮廓却非常接近,这对于计算机进行视觉理解很有好处,因为这大大降低同类物体的个体之间的差异,从而使计算机处理图像更为简便;而且,如果包含亮度、颜色和纹理信息,会使得训练样本大大增加,这无疑会增加计算机处理的负担,不同类型的物体之间可能有相似的亮度、颜色、纹理等信息,这也会对计算机进行图像理解产生许多困难。基于轮廓的重要性,本文的研究集中于形状(轮廓)的提取,表示与识别。 首先,将一幅图像分割成感兴趣的区域,提取图像内物体的轮廓对于图像理解是非常重要的。本文提出了一种基于粒子滤波的边界跟踪的闭合轮廓提取算子,能够在并不复杂的图像环境下较快的提取出物体的轮廓,尤其适用于医学图像中。它具有和活动轮廓模型(如:Snake和Level Set)相当的性能,但是却有更快的处理速度。在医学图像领域里很热门的活动轮廓模型的方法有着计算复杂度较高的问题,而简单的方法如分水岭算法的精度又不能满足要求,因此在某些对精度要求较高而处理时间要求较快的应用场合中(如自动显微镜平台下的细胞图像分割),本文的分割算法具有较大的优越性。 其次,给定一个物体的轮廓,即形状,如何能够对该形状进行理解与表示,这也是计算机视觉的一大焦点。本文提出了一种新的形状描述符,它具有尺度和旋转不变性的优点,并在处理非刚性物体的形变问题上具有很好的性能,与其它同类算法相比,本文算法还具有能够处理3D以及更高维点集匹配问题的优越性。 最后,如何对一幅真实图像内的物体进行识别,这是图像视觉领域的最关键的技术。本文提出一种边缘连接算子,能够提取图像的轮廓片段以利于计算机的理解;然后本文提出一种多尺度随机场的模型,并针对此模型对松弛标签(RelaxationLabeling)算法做了部分修改,使之能够处理轮廓部分片段的丢失问题;最后,综合本文提出的形状算子、边缘连接技术和边界细节丢失处理技术,本文用粒子滤波框架进行物体的识别,并在ETHZ数据库上取得了很好的结果。


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