基于活動(dòng)輪廓模型的目標(biāo)分割與跟蹤的研究.pdf

1、論文的研究工作是哈爾濱工程大學(xué)“211”工程學(xué)科建設(shè)項(xiàng)目“智能機(jī)器人子項(xiàng)目中機(jī)器人遙現(xiàn)遙控環(huán)境建設(shè)”項(xiàng)目中的一個(gè)重要研究部分。 序列圖象中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)分析是計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的一個(gè)重要組成部分，運(yùn)動(dòng)分析包括目標(biāo)的捕獲(跟蹤初始位置的確定)、目標(biāo)的識(shí)別(或分割)、目標(biāo)的跟蹤、目標(biāo)的理解等內(nèi)容。其中，目標(biāo)的捕獲、分割、跟蹤是進(jìn)行運(yùn)動(dòng)分析的前提條件，一個(gè)良好的分割、跟蹤效果是正確進(jìn)行目標(biāo)理解的保障。本文研究的內(nèi)容是在圖象序列中，基于活動(dòng)

2、輪廓模型的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)自動(dòng)分割與跟蹤技術(shù)，目的使計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)可以自動(dòng)的分割目標(biāo)并進(jìn)行連續(xù)的跟蹤，同時(shí)在跟蹤過(guò)程中自動(dòng)提取目標(biāo)輪廓信息。文中首先介紹活動(dòng)輪廓模型的基礎(chǔ)及其改進(jìn)方法，然后圍繞目標(biāo)初始定位過(guò)程和目標(biāo)跟蹤過(guò)程兩個(gè)部分進(jìn)行研究。 在目標(biāo)初始定位過(guò)程中，算法是基于多邊形活動(dòng)輪廓模型進(jìn)行目標(biāo)的圖象分割，同時(shí)使用圖象差分技術(shù)，細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)和SUSAN角點(diǎn)檢測(cè)算法解決活動(dòng)輪廓模型初始化曲線設(shè)置問(wèn)題和參數(shù)設(shè)置問(wèn)題。在這部分，

3、首先使用幀間差分梯度法進(jìn)行運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的區(qū)域定位，在確定感興趣(ROI)區(qū)域后，使用SUSAN角點(diǎn)檢測(cè)算法得到目標(biāo)角點(diǎn)，利用角點(diǎn)間連線所組成的輪廓作為改進(jìn)的多邊形活動(dòng)輪廓模型的初始輪廓；由于在運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的初始跟蹤階段，已同步使用基于CNN的三幀差分法進(jìn)行目標(biāo)的圖象分割，可以獲得目標(biāo)初始時(shí)刻的輪廓特征，文中利用CNN獲得的目標(biāo)輪廓作為參考輪廓，通過(guò)基于粒子群尋優(yōu)技術(shù)的活動(dòng)輪廓能量方程系數(shù)調(diào)整算法優(yōu)化模型參數(shù)，使活動(dòng)輪廓模型獲得合適參數(shù)，保障輪廓

4、曲線正確收斂在目標(biāo)邊緣，避免目標(biāo)輪廓曲線的過(guò)收斂或收斂漂移。文中采用的活動(dòng)輪廓模型是一種改進(jìn)的多邊形活動(dòng)輪廓模型，由于經(jīng)過(guò)前期的處理，模型已具備合理的初始輪廓和模型參數(shù)，因此可以充分發(fā)揮其收斂準(zhǔn)確、抗噪聲能力較強(qiáng)的特點(diǎn)，獲得較好的目標(biāo)輪廓形狀曲線。在目標(biāo)初始定位階段使用該方法可以克服大多算法需人為干預(yù)的缺點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)自動(dòng)分割，而且使目標(biāo)的定位和分割更加準(zhǔn)確可靠。由于在定位過(guò)程，獲得的目標(biāo)輪廓曲線是后續(xù)目標(biāo)跟蹤階段所使用的活動(dòng)輪廓模型

5、的初始輪廓，因此準(zhǔn)確的分割初始形狀是后續(xù)目標(biāo)跟蹤的重要保障。 在目標(biāo)跟蹤過(guò)程中，由于目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)，使得目標(biāo)在各幀間位置發(fā)生變化，使用活動(dòng)輪廓模型主要問(wèn)題是各幀初始位置的確定問(wèn)題，也即運(yùn)動(dòng)位置的估計(jì)問(wèn)題。文中分析了基于Camshift運(yùn)動(dòng)跟蹤算法的特點(diǎn)，并對(duì)Camshift算法進(jìn)行改進(jìn)，提出解決初始搜索窗的不易確定問(wèn)題和大面積相近目標(biāo)色干擾問(wèn)題的方法，增強(qiáng)系統(tǒng)抗干擾能力。在跟蹤過(guò)程中采用的是改進(jìn)的Camshift與多邊形活動(dòng)輪廓相結(jié)