圖形跟蹤與卡爾曼濾波-展示頁
2025-05-08 05:36本頁面
【正文】 e x tt Etststs ???? ),(39。39。39。39。39。39。39。)(39。 dssxEss e x t ))((])(39。姓 名： . ※※※ . 指導(dǎo)老師： . ※※※ . 單 位： .※※※※※※※※※※※ . 圖形跟蹤與卡爾曼濾波 一、圖形的邊緣定位 1. Snakes（主動(dòng)輪廓模型） ? 該模型通常用于定位對(duì)象的邊界。傳統(tǒng)的Snakes模型，是一條滿足 χ(s) = [x(s), y(s)] （其中 s∈ [0, 1]）的曲線通過在圖像空間域內(nèi)的移動(dòng)使得能量函數(shù) 取得最小值，從而來確定該圖像邊緣界線。39。[21E 10 22 ??? ? ????一、圖形的邊緣定位 1. Snakes（主動(dòng)輪廓模型） ? 然而要想達(dá)到該目標(biāo)，需在給定灰度圖像 I(x, y)的前提下，滿足歐拉方程 以上等式可看作是作用力平衡方程 其中 ， 0)(39。39。)(39。 ???? e x tEss ????0FF )(i n t ?? pext)(39。39。)(39。F i n t ss ???? ?? ex tpex t E???)(F一、圖形的邊緣定位 1. Snakes（主動(dòng)輪廓模型） ? 在此，我們引入時(shí)間變量 t，使 χ作為 t的函數(shù)，并將對(duì)其的偏導(dǎo)與左邊建立等式 并將 替換為更常用的 ，從而得到 最后，通過對(duì)參數(shù)的不斷修正，以獲得最優(yōu)解。39。39。39。39。39。39。利用變分法，我們可以通過對(duì)以下兩個(gè)方程求解從而獲得 GVF場(chǎng)： d x d yffvvuu yxyx 222222 )( ???????? ? ? ??? 0))(( 222 ????? yxx fffuu?0))(( 222 ????? yxy fffvv?一、圖形的邊緣定位 2. GVF（梯度矢量流） ? 對(duì)上述兩公式進(jìn)行整理并引入 ut和 vt，從而得到 其中 ),(),(),(),(),( 12 yxctyxuyxbtyxutyxu t ???? ?),(),(),(),(),( 22 yxctyxvyxbtyxvtyxv t ???? ?22 ),(),(),( yxfyxfyxb yx ??),(),(),(1 yxfyxbyxc x?),(),(),(2 yxfyxbyx
黨政相關(guān)相關(guān)推薦
鄂ICP備17016276號(hào)-1