基于监视视频的运动目标轮廓提取

论文摘要

轮廓提取是智能视频监视技术的重要研究内容,本文针对视频监视的特点和需求,对基于监视视频的运动目标轮廓提取算法进行了深入研究,阐述了GVFSnake算法原理,提出了基于GVF Snake的改进算法。针对GVF Snake算法初始轮廓设置复杂的问题,本文提出一种基于时间差分和形态学处理的初始轮廓设置方法。该方法首先利用监视视频图像帧间的相关性,采用时间差分法分割运动目标；然后进行形态学处理得到初始轮廓,将初始轮廓设置在目标的真实轮廓附近；最后用GVF Snake算法提取目标轮廓。仿真实验表明,改进初始轮廓设置方法减少了轮廓逼近次数。针对GVF Snake算法力场计算复杂和力场的方向性不强的问题,本文提出了一种基于梯度矢量场卷积的外力场。首先在目标图像的基础上引入矢量场内核；然后通过图像的梯度矢量与矢量场内核卷积得到改进算法的外力场；最后通过贪婪算法逼近轮廓能量最小值得到真实轮廓。仿真实验表明,改进力场计算速度快、方向性好,能够满足基于视频图像的运动目标轮廓提取要求。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 课题背景
• 1.2 课题研究现状
• 1.3 本文工作
• 第二章 轮廓提取基础
• 2.1 图像分割方法
• 2.1.1 基于区域的分割方法
• 2.1.2 基于边缘检测的分割方法
• 2.1.3 其它方法
• 2.2 轮廓提取方法
• 2.2.1 ASM算法
• 2.2.2 水平集算法
• 2.2.3 Snake算法
• 2.2.4 其它方法
• 2.3 本章小结
• 第三章 一种基于时间差分的GVF Snake初始轮廓设置方法
• 3.1 引言
• 3.2 GVF Snake算法计算复杂度分析
• 3.2.1 GVF Snake的数学模型
• 3.2.2 Snake算法计算复杂度分析
• 3.3 一种基于时间差分的GVF Snake初始轮廓设置方法
• 3.3.1 基于帧差技术的目标区域分割
• 3.3.2 基于形态学方法的初始轮廓提取
• 3.4 实验仿真与分析
• 3.5 本章小结
• 第四章 一种基于外力场改进的快速GVF Snake算法
• 4.1 引言
• 4.2 GVF Snake算法及力场改进算法分析
• 4.2.1 Kass的主动轮廓模型
• 4.2.2 气球模型
• 4.2.3 距离势能力模型
• 4.2.4 GVF Snake算法
• 4.2.5 Greedy算法
• 4.3 GVF Snake算法外力场的改进方法
• 4.5 本章小结
• 第五章 总结与展望
• 5.1 课题总结
• 5.2 工作展望
• 致谢
• 参考文献
• 作者在学期间取得的学术成果