灰度圖像骨架的提取及在物體檢測中的應(yīng)用.pdf

1、自然圖像中的物體檢測與識別是計算機(jī)視覺領(lǐng)域的首要目標(biāo)。而如何有效地從自然圖像中提取圖像特征，表達(dá)圖像特征并對圖像特征之間的關(guān)系進(jìn)行建模是物體檢測與識別中首要解決的問題。本文主要解決兩個問題：灰度圖像的骨架提取即自然圖像中圖像特征的提取及表達(dá)，及利用條件隨機(jī)場對骨架進(jìn)行建模，建立基于形狀的自然圖像的物體檢測與識別方法。
　　 灰度圖像的骨架提取面臨著圖像分割這一難題，為避免圖像分割，本文提出從物體邊緣計算骨架強(qiáng)度圖并提取骨架的方法

2、。骨架強(qiáng)度圖是從距離變換出發(fā)，通過去噪、各向同性擴(kuò)展等步驟計算得到的。它具有適合于骨架提取的優(yōu)良性質(zhì)：在骨架點(diǎn)位置骨架強(qiáng)度圖有很高的值，而從骨架點(diǎn)到非骨架點(diǎn)位置，骨架強(qiáng)度值迅速減小。從骨架強(qiáng)度圖不但可以提取穩(wěn)定、連通、完整的二值圖像骨架，也可以結(jié)合高層視覺信息提取穩(wěn)定、連通的灰度圖像骨架。
　　 本文還設(shè)計了一個基于局部相似性的非剛性物體檢測方法，該方法既可以表示非剛性物體的局部相似性，又能夠捕捉非剛性物體變化時拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的不變性

3、。針對現(xiàn)有的物體檢測方法不能有效對局部特征的相互關(guān)系進(jìn)行建模這一問題，本文使用具有線性無向圖結(jié)構(gòu)的條件隨機(jī)場模擬物體的線性骨架結(jié)構(gòu)，并使用小段的骨架片段表示物體的局部特征，使用監(jiān)督式的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，有效地進(jìn)行物體檢測。同時，本文還提出了結(jié)合骨架的線性結(jié)構(gòu)與星形結(jié)構(gòu)的條件隨機(jī)場模型，從而對更加復(fù)雜的局部特征間的關(guān)系進(jìn)行建模。
　　 實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，作為物體的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的一種表達(dá)形式，骨架在物體識別中起的作用非常關(guān)鍵，利用統(tǒng)計學(xué)習(xí)模型對