醫(yī)學序列圖像中的多目標跟蹤技術與實現(xiàn).pdf

1、完成一套醫(yī)學精子自動分析系統(tǒng)，并在實際中得到應用，這是本課題的一個關鍵任務。因此，找到一套快速準確的跟蹤算法是課題的重點，也是這篇論文的重點所在。 通過比較各種跟蹤算法，我們利用卡爾曼濾波預測法的遞推運算簡單、數據存儲量小，實時性好等優(yōu)點，采用了一種“預測、匹配、修正”的思路。然而，標準卡爾曼濾波是建立在標準的數學模型上的，而這種數學模型僅僅是實際運動模型的一種近似，誤差總是存在的。隨著目標數目的增加，目標之間發(fā)生碰撞和重疊的概

2、率隨著增加，這時，基于卡爾曼預測的跟蹤算法的誤差會隨之增大，并可能導致運算結果出現(xiàn)較大偏差。為克服這一誤差，我們在分析目標運動特點的基礎上，采用了一種回溯修正的思路，提出了補償算法。沿用這種算法思路所實現(xiàn)的實際系統(tǒng)經過了臨床實驗，展現(xiàn)出令人滿意的性能。 這種補償算法是在已經出現(xiàn)偏差的基礎上進行修正，而沒有從本質上去分析問題解決問題。因此，在由補償法實現(xiàn)出實際系統(tǒng)之后，我們以它為實驗平臺，對算法進行了深入的研究，提出了改進算法，并