對目標(biāo)識別的一些算法的(編輯修改稿)
2025-02-06 06:07 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 ?1int0( s = [ ( ( ) ) ( ( ) ) ( ( ) ) ]im g c onE C E C s E C s E C s ds? ? ????（ ） )1int0( s = [ ( ( ) ) ( ( ) ) ( ( ) ) ]im g c onE C E C s E C s E C s ds? ? ????（ ） )???調(diào)節(jié)內(nèi)力參數(shù) 圖像力參數(shù) 外部約束力參數(shù) intE為內(nèi)部能量項，用于控制曲線的彈性和剛度，由下式定義： 222int 1 2 2( ( ) ) | | | |CCE C sss??????imgE為與圖像有關(guān)的外部能量項，將蛇吸引到圖像特征附近。用于定義目標(biāo)邊緣的典型外部能量項一般定義為： 2( ( ) ) | ( ( ) ) |im gE C s I C s? ? ?conE為用戶定義的能量項，與具體應(yīng)用有關(guān) 利用蛇模型進行計算的步驟如下： （ 1）根據(jù)具體的應(yīng)用，定義適當(dāng)?shù)哪芰亢瘮?shù)， 并設(shè)置適合的初始曲線； （ 2）利用變分方法，得到能量函數(shù)的歐拉方程； （ 3）迭代求解歐拉方程，直到得到最小能量函數(shù)為止，此時得到的曲線即為最終求解結(jié)果。 近十年來，蛇模型已經(jīng)被眾多研究者 成功地應(yīng)用 于計算機視覺的許多領(lǐng)域，如邊緣提取、圖像分割與分類、運動跟蹤、 3D重建、立體視覺匹配等。但國內(nèi)對其研究比較少。 優(yōu)點： (1)圖像數(shù)據(jù)、初始估計、目標(biāo)輪廓以及基于知識的約束統(tǒng)一于一個特征提取過程中； （ 2）經(jīng)適當(dāng)初始化后，它能自主地收斂于能量極小值狀態(tài)。 （ 3）尺度空間中由粗到精的極小化能量可以極大地擴展捕獲區(qū)域和降低計算復(fù)雜性。 缺陷 ： （ 1）對初始位置敏感，需要依賴其他機制將蛇放置到感興趣的圖像特征附近； （ 2）由于蛇模型的非凸性，它有可能收斂到局部極值點，甚至發(fā)散。 （ 3）無法收斂到輪廓的深度凹陷部分。 （ 4）不具備自動拓撲變換能力。 對蛇模型的改進： Balloon模型 GVF蛇模型 基于動態(tài)規(guī)劃的蛇模型 具有拓撲變化的蛇模型 這些模型都是對基本蛇模型某一方面缺陷作出的一些改進，仍未從根本上解決蛇模型存在的困難 對一段目標(biāo)跟蹤視頻算法的思考 對鼠標(biāo)圈定的任何物體的跟蹤是如何實現(xiàn)的？
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