主動(dòng)輪廓模型的研究及其改進(jìn)模型在目標(biāo)檢測(cè)中的應(yīng)用.pdf

1、在過去的二十年間，主動(dòng)輪廓模型(Snake模型)作為計(jì)算機(jī)視覺等領(lǐng)域的一個(gè)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(jì)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(dòng)輪廓模型為輪廓提取、立體匹配、目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤等一系列的視覺問題提供了一個(gè)統(tǒng)一的理論框架，并已在圖像分割、醫(yī)學(xué)圖像處理、人機(jī)交互等許多領(lǐng)域獲得了廣泛的應(yīng)用。但主動(dòng)輪廓模型依然存在一些不足之處，因此有必要對(duì)其繼續(xù)作深入研究，以提出新的改進(jìn)

2、模型和算法。 本文闡述了主動(dòng)輪廓模型的基本原理，研究了參數(shù)主動(dòng)輪廓模型和測(cè)地主動(dòng)輪廓模型，對(duì)后者作了重點(diǎn)分析。針對(duì)傳統(tǒng)Snake模型在目標(biāo)檢測(cè)與分割時(shí)不能處理拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)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(biāo)檢測(cè)方法一基于水平集的測(cè)地主動(dòng)輪廓模型。該方法采用測(cè)地主動(dòng)輪廓模型，并結(jié)合了水平集方法，即采用水平集函數(shù)表示測(cè)地主動(dòng)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