基于水平集方法的運動對象分割.pdf

1、光流場反映了圖像上每一點灰度的變化趨勢。它計算的可靠性成了計算機視覺領(lǐng)域面臨的很大挑戰(zhàn)，而變分方法是目前為止用來實現(xiàn)光流計算的最成功的方法之一。本文的研究內(nèi)容之一是基于不同的光照條件和運動類型假設(shè)條件，詳細論述了Horn-Schunck光流計算模型以及基于圖像亮度梯度常值、圖像亮度Hessian矩陣常值、圖像亮度梯度的模常值、圖像亮度拉普拉斯算子常值和圖像亮度Hessian矩陣的行列式常值前提假設(shè)的六種光流計算模型，并對這六種模型進行了

2、實驗驗證和結(jié)果比較。運動對象分割作為圖像分割的重要分支，在視頻跟蹤，視頻會議、可視電話、現(xiàn)場監(jiān)控等方面得到了廣泛的應(yīng)用。本文的另一研究內(nèi)容是在前面做的光流計算研究的基礎(chǔ)上，采用光流法與水平集方法相結(jié)合的思想，將Horn-Schunck光流計算模型、圖像亮度梯度常值模型以及圖像亮度Hessian矩陣常值模型分別與基于區(qū)域信息的分割模型中的Chan-Vese模型相結(jié)合，提出了三種新的運動對象分割模型，并詳細說明了分割原理及其數(shù)值算法，最后進