基于单水平集的多目标轮廓提取

多目标轮廓提取是图像分割的重要研究内容.文章在Chan和Vese的无边界主动轮廓模型(简称CV模型)的基础上,提出基于单水平集的多目标轮廓提取算法.CV模型只能实现单目标的轮廓提取,主要原因是不能使水平集函数驱动的轮廓线在某些目标区域正确分裂,没有有效利用轮廓线的拓扑分裂信息.通过修正CV模型,引入标记模板,用于追踪零水平集的分裂情况,对不同的准目标区域区别处理;引入图像区域均值模板,用于估计可能淹没在背景区域中的目标区域,促使水平集函数在上述目标区域充分变形,使对应零水平集充分分裂,实现多目标轮廓提取.并且文章提供了一系列不同条件下的实验结果,并与其它类似的研究成果进行比较,结果表明,该文的工作是有意义的.

基于多模型融合的SAR图像目标轮廓提取方法

提出一种基于参数活动轮廓模型的多模型融合的合成孔径雷达SAR(Synthetic Aperture Radar)图像目标轮廓提取方法,即在活动轮廓模型Balloon中引入新兴统计分布模型G0分布、基于区域的统计活动轮廓模型和多边缘检测算子模型,获得了一种新的目标轮廓提取方法。基于MSTAR项目的真实SAR图像的实验结果表明,本文所提出的方法能准确地获得SAR图像目标轮廓,可用于执行实际的SAR图像轮廓提取任务,为后续的SAR图像自动识别和特征级图像融合等任务提供了较为优良的输入信息。

具有部分多目标轮廓提取特性的单水平集方法

C-V模型只能实现单目标图像的轮廓提取,造成这种后果的主要原因是C-V模型过多地考虑了演化曲线内外部的信息,反而造成了曲线的不正确演化。针对这点,提出了一种新的更为简单的水平集方法,该方法对初始曲线位置选取没有特殊要求,演化过程中符号距离函数也无需重新初始化。运用该方法,给出了几幅不同性质图像的实验结果,结果表明,方法不仅能保证单目标轮廓的正确提取,还具有部分多目标轮廓提取的特点,而且需时少,具有一定的抗噪性。

基于弦理论的目标轮廓提取方法

为保证目标轮廓的连续性,以弦理论为基础,在满足Dirichlet边界条件下,建立目标轮廓能量泛函模型.通过把目标轮廓曲线看作离散粒子相互作用组成的系统,构造粒子运动的响应函数,模拟粒子间的相互作用,采用增量法,逐步搜寻满足条件的轮廓曲线,在满足能量泛函最小时,提取出目标轮廓.实验结果表明:通过设置相关参数,能够有效提取出目标轮廓曲线,保证轮廓曲线的完整性,使得曲线支持无级缩放.该算法只须给定两个端点就可提取一条开目标轮廓曲线,减少了目标轮廓提取人工交互次数,提高了工作效率.

基于统计势能的水平集特定目标轮廓提取方法

介绍一种基于统计势能的水平集特定目标轮廓提取方法。首先通过计算统计势能得到水平集曲线与目标边界相关程度,然后由此推导出区域决策影响因子并将其引入到水平集函数演化方程中,最终实现利用目标区域信息提高水平集目标轮廓提取质量。红外图像目标轮廓提取实验结果表明,该方法能够有效地克服目标轮廓提取中存在的边界泄漏问题。

基于图像二分法的封闭轮廓提取方法

论文研究了封闭目标轮廓提取问题。改进了基于最小作用曲面与鞍点的封闭轮廓曲线提取方法,提出了一种基于最小作用曲面及图像二分法的封闭轮廓提取方法,用一条直线将图像分成两幅小图像,以一种简单的方式解决了封闭轮廓曲线检测问题,避免了复杂的鞍点检测过程,从理论上分析了基于最小作用曲面及图像二分法的封闭轮廓曲线提取方法的算法复杂性,证明了该方法的运行时间比基于最小作用曲面与鞍点的封闭轮廓曲线提取方法短。

TWR-01型天气雷达回波特征参数的提取和应用

TWR-01型天气雷达是小型数字化雷达,具备GIS和GPS功能,可适应移动式、固定式的增雨防雹作业指挥和气象保障服务。TWR-01型天气雷达回波特征参数的提取技术是基于影像的目标轮廓提取方法。目标轮廓提取方法在图像识别与图像分析中占有重要地位,广泛应用于测量和遥感领域。TWR-01型天气雷达回波特征参数提取的技术方法是按照分层分强度提取和描述回波的几何结构,具有通用的文本数据接口,实现了图像与数据的同步保存,解决人工读取回波数据和数据分析的技术难题。TWR-01型天气雷达特征参数的提取应用,可以定量分析回波的演变趋势和变化规律,监测局地天气变化、增雨防雹预警作业指挥及作业效果的物理评估等,并在此基础上研制了TWR-01天气雷达增雨防雹局地作业预警指挥系统。