基于Snakes模型的圖像輪廓提取算法的研究.pdf

1、主動輪廓模型，是當前計算機視覺領域的一個研究熱點。它在低層視覺任務中引入高層先驗知識，是對 Marr提出的自下而上、信息單向傳遞的視覺計算理論的挑戰(zhàn)。主動輪廓模型可用于輪廓提取、立體匹配、運動跟蹤及三維重建等一系列計算機視覺任務。Snakes模型即參數(shù)主動輪廓模型是主動輪廓模型的一個分支。本課題主要研究應用Snakes模型提取圖像中的目標物體輪廓。
　　首先，本文對傳統(tǒng)Snakes模型的數(shù)學實現(xiàn)進行了完整的推導，給出了算法流程圖。

2、并結合仿真和實驗，分析了傳統(tǒng)Snakes模型的不足和不足產(chǎn)生的原因。
　　GVF Snakes方法能夠有效地解決傳統(tǒng)Snakes模型外力場作用范圍小的問題，是一個經(jīng)典的Snakes模型，但是GVF外力場的計算耗時。本文從求解偏微分方程的角度出發(fā)，應用有限差分法和SOR方法求解GVF外力場，獲得更快的計算收斂速度。用B樣條表達輪廓曲線，可以降低控制點的數(shù)目，從而降低計算復雜度。本文闡述了將GVF Snakes模型和B Snakes模

3、型結合的方法，并通過實驗證明GVF B Snakes模型同時獲得了兩個模型的優(yōu)勢。在B樣條Snakes迭代變形部分，本文發(fā)現(xiàn)一種新的共軛梯度法，收斂速度快于PRP共軛梯度法和最速下降法，并通過實驗進行了證明。本文在常用的B Snakes模型基礎上添加了用于光滑性約束的能量項，以提高模型的抗干擾能力，之后給出了GVF B Snakes模型的實現(xiàn)流程。
　　最后用搭建的圖像采集系統(tǒng)進行圖像采集，并用本文設計的Snakes應用軟件對獲得