主動輪廓模型的研究及其改進模型在目標檢測中的應用.pdf

1、在過去的二十年間，主動輪廓模型(Snake模型)作為計算機視覺等領域的一個重要研究方向，吸引了眾多研究者的注意。該模型不同于馬爾(Marr)的計算視覺理論，它是一種充分利用高層信息的自上而下的處理過程。主動輪廓模型為輪廓提取、立體匹配、目標檢測與跟蹤等一系列的視覺問題提供了一個統(tǒng)一的理論框架，并已在圖像分割、醫(yī)學圖像處理、人機交互等許多領域獲得了廣泛的應用。但主動輪廓模型依然存在一些不足之處，因此有必要對其繼續(xù)作深入研究，以提出新的改進

2、模型和算法。 本文闡述了主動輪廓模型的基本原理，研究了參數(shù)主動輪廓模型和測地主動輪廓模型，對后者作了重點分析。針對傳統(tǒng)Snake模型在目標檢測與分割時不能處理拓撲結構變化以及不能清晰地反映出演化曲線的內(nèi)在幾何特性，文中給出了一種新的目標檢測方法一基于水平集的測地主動輪廓模型。該方法采用測地主動輪廓模型，并結合了水平集方法，即采用水平集函數(shù)表示測地主動輪廓模型的曲線演化方程，得到水平集函數(shù)演化方程，用來模擬初始曲線沿能量下降最快的