基于非闭合Snakes和单线激光雷达的路边检测与滤波

提出了一种序贯路边滤波模型.在传统主动轮廓模型Snakes的基础上,探讨非闭合Snakes的求解方法,并首次利用非闭合Snakes模型对单线激光雷达的路边检测结果进行平滑和滤波.详细讨论了道路以及障碍物的几种模型,基于这些模型可以快速准确地从单帧雷达数据中提取出路边.研究了应用于路边滤波的非闭合Snakes模型的建立、Snakes的初始化以及如何利用雷达数据构造Snakes的图像力等问题.在自主车导航实验中的应用证明了本文方法用于路边滤波时可以有效减少路边检测时的错误和误差,改善路边的连续性,滤波后的路边更加接近真实路边位置.

面向人体参数测量的非闭合Snake模型局部轮廓提取

针对传统Snake模型不适用于局部轮廓提取,且在提取人体轮廓时易受背景和人体着装影响的问题,提出一种带形状约束的非闭合Snake模型.首先对Snake模型求解过程进行分析,重新设置每个点的可导性,实现了非闭合Snake模型;然后针对人体参数测量,根据先验知识为非闭合Snake模型添加形状约束力项,使得Snake曲线在迭代过程中能够保持指定轮廓形状;最后采用一种基于梯度的初始轮廓自动设置方法避免人工设置的烦琐.实验结果表明,该模型能有效地提取人体局部轮廓,降低复杂背景和人体着装带来的干扰,基本满足人体参数测量的要求.