改进的几何活动轮廓演化及其在目标跟踪中的应用.pdf

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1、华南理工大学学报(自然科学版)第43卷第1期JournalofSouthChinaUniversityofTechnologyVo1．43No．12015年1月(NaturalScienceEdition)January2015文章编号：1000．565X(2015)ol一0072—07改进的几何活动轮廓演化及其在目标跟踪中的应用宋佳声t，2胡国清焦亮(1．华南理T大学机械与汽车1一程学院，广东广州510640；2．集美大学轮机工程学院，福建厦门361021)摘要：为提高几何活动轮廓分割算法的分

2、割效率和准确性．设计了新的边缘检测与跟踪算法．首先采用矢量图像计算图像的梯度值．并设计能够自适应调整阈值的边缘指示函数，进而提出改进的变分水平集演化模型：然后设计基于该改进模型的边缘检测算法．并在无迹卡尔曼滤波器框架下设计了运动目标的跟踪算法．实验结果表明．文中算法不但显著地提高了轮廓演化模型的灵活性和收敛速度，而且对阴影、遮挡、目标形变和背景干扰等具有较好的鲁棒性．关键词：几何活动轮廓；水平集方法；目标跟踪：无迹卡尔曼滤波器中图分类号：TP391．4doi：10．3969／j．issn．100

3、0．565X．2015．01．012设计一种精确有效的图像分割算法是图像处接通过水平集函数的能量泛函最小化来得到．这种理和相关应用中常常会遇见的一个问题．已有许多方法被称为变分水平集方法_7I．它使得在初始的能成果l_j采用变分法．将图像分割问题转化为能量泛量泛函中增加各种信息变得更为方便、灵活，如加函极值问题．分割的过程就是最小化能量泛函的过入区域特征信息而建立的CV模型_8_．在演化过程中程．它最终被归结为求解相应的Euler方程．在所定为了保证曲线稳定收敛．水平集函数必须保持近似义的能量泛

4、函中．既包含了曲线函数自身的内部能为符号距离函数(SDF)L9]，因此，需要定期对水平集量以保证其连续性和光滑性．又包含了外部能量以函数重新初始化以保证SDF属性．然而．重新初始便驱使曲线滑动到目标边缘或其他所要求的图像化会增加额外计算量，也会造成许多负面影响，并且属性区域．这样的曲线模型常被称为活动轮廓模型初始化的时间和方法都会影响结果_10}．为此．Li等⋯](ACM)．在曲线能量泛函中引入了一个距离规则项．定义了根据表达方式．ACM可分为曲线被显示表达一个势能函数．通过势能最小化产生一种扩

5、散效应．的参数式ACM[1-3]和曲线被隐式表达的几何式从而保持水平集函数的形状属性(特别是在零水平ACM]．相对于参数式ACM．几何式ACM具有两集附近保证其SDF属性)．这样就将水平集函数的个优点_6l：它能够处理轮廓拓扑结构的变化，如分裂维护工作内化到曲线的演化模型中．与融合：水平集函数始终定义在一个固定的图像格文中将几何式ACM应用于序列图像的目标检栅空间内．这为有效的数值化方案提供条件．早期的测与跟踪问题．提出了边缘表征更加显著的边缘指几何式ACM是一种基于曲线演化理论和水平集方示函数

6、的计算方法．对变分水平集演化模型进行了法的轮廓模型．它采用水平集表达曲线并通过变分分析和改进．在无迹卡尔曼滤波器(UKF)框架下设法得到曲线的演化模型，从而将问题转化为水平集计了完整的目标检测与跟踪算法．并通过实验验证的偏微分方程『5_．事实上．水平集的偏微分方程可直该算法的有效性．收稿日期：2014．06—03基金项目：福建省教育厅科研项目(JA14175)Foundationitem：SupposedbytheScienceFoundationofFujianEducationalCommi

7、ttee(JA14175)作者简介：宋佳声(1976．)，男，博士，集美大学讲师，主要从事图像处理与智能系统研究．E—mail：soongjs@gmail．corn第1期宋佳声等：改进的几何活动轮廓演化及其在目标跟踪中的应用73模型)中引入了一个惩罚项．将水平集函数的维护1边缘特征提取及指示函数纳入其梯度下降流的迭代式中．避免了额外的定期初始化工作．形成了一种包含水平集演化及其自身在曲线演化模型中，边缘指示(EI)函数将边缘维护的内在机制．其泛函为信息转化为某种标量值．文献[11]中首先计算当前

8、帧感兴趣区域(ROI)灰度图像的梯度模值r，然后E(M)=『Jp(IM1)d~dy+}『a(u)glVMId+代入式(1)所示的单调递减函数(p=1，K=1)，得到相应的EI值：OLJ}gH(一u)，)=㈧l-其中，H(x)为Heaviside函数，6(X)为Diracdelta函数，P()为双阱势能函数，、、为3个可调的模型这种方法采用了固定的映射关系．且仅使用了控制参数．其梯度下降流为单通道颜色值．为此，文中提出了一种新的边缘指示函数计算方法．首先．计算ROI矢量图像的梯度值．=div((I