改进主动形状模型算法在运动物体定位中的研究与应用.pdf

改进主动形状模型算法在运动物体定位中的研究与应用.pdf

ID:55748705

大小:408.10 KB

页数:5页

时间:2020-06-06

改进主动形状模型算法在运动物体定位中的研究与应用.pdf_第1页
改进主动形状模型算法在运动物体定位中的研究与应用.pdf_第2页
改进主动形状模型算法在运动物体定位中的研究与应用.pdf_第3页
改进主动形状模型算法在运动物体定位中的研究与应用.pdf_第4页
改进主动形状模型算法在运动物体定位中的研究与应用.pdf_第5页
资源描述:

《改进主动形状模型算法在运动物体定位中的研究与应用.pdf》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在应用文档-天天文库

1、2012年1月计算机_7-程与设计Jan.2012第33卷第1期COMPUTERENGINEERINGANDDESIGNVo1.33No.1改进主动形状模型算法在运动物体定位中的研究与应用徐唏冰。,刘渊。(1.江南大学物联网工程学院,江苏无锡214122;2.江南大学数字媒体学院,江苏无锡214122)摘要:为提高彩色图像中目标物体的定位精准度和鲁棒性,改善传统主动形状模型采用的灰度模型单一搜索,提出了一种新的基于RGB色彩空间三通道的局部搜索策略。根据彩色图像的特点,充分利用目标的颜色信息,把一维灰度模型扩展成RGB空间彩色模型。结合该

2、模型,提出一种基于各颜色分量所占比重权值的自适应综合匹配函数,并通过由粗到精的多级搜索,实现了彩色图像中运动物体的定位。实验结果表明,该方法降低了模型陷入局部最优的概率,并且提高了目标物体定位的精度和收敛速度。关键词:彩色图像;主动形状模型;RGB色彩空间;目标定位;多分辨率搜索;主成分分析中图法分类号:TP391.4文献标识号:A文章编号:1000—7024(2012)01—0265—04Researchandapplicationofmobileobjectlocationbasedonimprovedactiveshapemodel

3、XUXi—bing¨.LIUYuan。(1.CollegeofInternetofThings,JiangnanUniversity,Wuxi214122,China;2.CollegeofDigitalMedia,JiangnanUniversity,Wuxi214122,China)Abstract:Toincreasetheaccuracyandrobustnessofobjectlocationincolorimage,improve1一Dgreymodelsearchintraditionalactiveshapemodel(A

4、SM),animprovedlocalsearchstrategybasedonROBcolorspacemulti-channelispresented.Basedonthecolorimagecharacteristics,fulluseofobjectcolorinformation,gray-scalemodeloftheone-dimensionalisextendedintoRGBspacecolormode1.Withthemodel,anadaptiveintegratedmatchingfunctionbasedonth

5、eproportionrightofeachcolorcompo—nentisproposedandthemobileobjectlocationisrealizedthroughcoarsetOfinebythemulti-levelsearchmethod.Finally,re—sultsoftheexperimentindicatedthattheprobabilityofmodelfallingintolocaloptimalisdecreasedbythealgorithm,boththeac—curacyandtheconve

6、rgencerateofobjectlocationareincreased.Keywords:colorimage;activeshapemodels(ASM);RGBcolorspace;objectlocation;multi—resolutionsearch;principlecomponentanalysis(PCA)Cootes等1]提出的主动形状模型(AsM)已成为目前非常O引言流行的物体定位方法,其优点在于能允许物体在一定范围随着计算机视觉和图像处理技术的迅速发展,目标物内的形状变化,在检测到物体外部轮廓的同时还能够检测体

7、的定位与识别方法越来越成为人们关注的研究课题。在到物体的内部轮廓。尽管ASM有良好的.性能,但也存在一诸多研究领域如智能视频监控、雷达探测、实时监控系统定的缺陷,例如容易受到光照、初始位置、旋转角度等影和机器视觉等,有着广泛的应用。由于目标物体在形状、响,造成陷入局部最优、匹配精度下降等问题。针对这些图像质量、纹理、外部环境等方面有很大的不确定性,因问题,VanGinnenken等人l2。]提出用“局部无序图像”计此目标物体的定位与识别极具挑战性。算得到的局部纹理特征代替1D法线模型,并将改进方法成近年来,众多学者致力于这方面的研究。其中

8、,TF功运用在医疗胸透中;M.Rogers等人[43提出用一种具有鲁收稿日期:2011—01—02;修订日期:2011—03—08基金项目:江苏省科技厅支撑计划基金项目(BE2009009)。

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文

此文档下载收益归作者所有

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文
温馨提示:
1. 部分包含数学公式或PPT动画的文件,查看预览时可能会显示错乱或异常,文件下载后无此问题,请放心下载。
2. 本文档由用户上传,版权归属用户,天天文库负责整理代发布。如果您对本文档版权有争议请及时联系客服。
3. 下载前请仔细阅读文档内容,确认文档内容符合您的需求后进行下载,若出现内容与标题不符可向本站投诉处理。
4. 下载文档时可能由于网络波动等原因无法下载或下载错误,付费完成后未能成功下载的用户请联系客服处理。