对数似然图像分割的快速主动轮廓跟踪算法
一种改进的快速轮廓线提取算法
Ｅｘ ｅｉ ｅ ｔｌｒｓ ｌｓｓ ｏ ｔ ａ ｈ ｅ ａｇ ｒ ｈ ｃ ｎ ｎ ｔｏ ｌ ｘｒ ｃｉｅ ｔｅａ ｃ ｒｔ ｏ ｔ ｕ ｕ ｌｏ ｈ ｓｓ ｍｅａ ｔ ｎ ｉｅ ｐ ｒ ｎ ａ ｅ ｕｔ ｈ ｗ ｈ ｔｔ ｅｎ ｗ ｌｏ ｉ ｍ ａ ｏ ｎｙ ｅ ｔａｔｖ ｈ ｃ ｕ ａｅｃ ｎｏ ｒｂ ｔａｓ ａ ｏ ｎ ｉ ｏｓ ｍ ｔ － ｐ ｒｏ ｍａ ｃ ，ｅ ｓ Ｏ ｉ ｌｍｅ ｔａ ｄｆｓｅ． ｅ ｆｒ ｎ ｅ ａ ｙ ｔ ｍｐｅ ｎ ｎ ａ ｔｒ
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１ 引言
目标轮廓提取方法
目标轮廓提取方法目标轮廓提取是计算机视觉和图像处理领域中的一个重要任务，其主要目的是从图像中识别并提取出感兴趣目标的边界或外形。
以下是几种常用的目标轮廓提取方法：边缘检测：这是最直接的方法，主要利用边缘检测算子如Canny、Sobel、Prewitt、Roberts等，它们通过计算图像中像素点的梯度强度来确定边缘。
这种方法对于具有明显边缘特征的目标效果较好，但对于边缘模糊或复杂背景的情况可能效果不佳。
阈值分割：这是一种基于像素值的方法，首先设定一个或多个阈值，然后根据像素值与阈值的关系将图像分为不同的区域。
例如，对于二值图像，可以直接设定一个阈值，大于阈值的像素被视为目标，小于阈值的像素被视为背景。
这种方法简单快速，但对于目标与背景颜色接近或重叠的情况可能效果不佳。
形态学处理：这是一种基于数学形态学的图像处理技术，主要利用结构元素对图像进行膨胀、腐蚀、开运算、闭运算等操作，从而提取或强调目标的轮廓。
这种方法对于去除噪声、填补孔洞、断开连接等任务非常有效。
区域生长：这是一种基于种子点的方法，首先选择一个或多个种子点，然后按照一定的规则（如像素值相似、距离近等）将相邻的像素点加入到目标区域中，直到满足停止条件。
这种方法对于目标内部特征一致、背景复杂的情况效果较好。
深度学习：近年来，随着深度学习技术的发展，越来越多的研究者开始使用神经网络来提取目标轮廓。
例如，U-Net、Mask R-CNN等网络可以直接从图像中预测出目标的轮廓或分割掩码。
这种方法对于复杂场景和多变的目标形状具有较强的适应性，但需要大量的训练数据和计算资源。
总的来说，目标轮廓提取的方法多种多样，需要根据具体的应用场景和目标特性来选择合适的方法。
如何利用计算机视觉技术进行目标定位和追踪
如何利用计算机视觉技术进行目标定位和追踪计算机视觉技术是一种通过计算机程序和算法对图像或视频进行处理和分析的技术。
目标定位和追踪是计算机视觉技术中的一个重要应用领域，它可以在图像或视频中识别和跟踪特定的目标物体。
本文将介绍如何利用计算机视觉技术进行目标定位和追踪。
目标定位是指在给定的图像或视频中找到目标物体所在的位置。
首先，我们需要对图像进行预处理，以提高目标物体的辨识度。
这可以包括图像的去噪、增强对比度、调整亮度等操作。
接下来，我们可以使用特征提取算法来获取图像中目标物体的特征。
常用的特征提取算法包括传统的SIFT（尺度不变特征变换）和SURF （加速稳健特征）算法，以及基于深度学习的CNN（卷积神经网络）算法。
通过提取目标物体的特征，我们可以利用相似度度量方法，如余弦相似度或欧氏距离，来进行目标物体的定位。
目标追踪是指在视频序列中跟踪目标物体的运动轨迹。
与目标定位类似，目标追踪也可以通过特征提取和相似度匹配的方式来实现。
一种常用的目标追踪方法是基于模型的方法，即通过构建目标物体的模型来进行追踪。
在每一帧图像中，我们可以使用目标检测算法来识别目标物体的位置，并更新目标物体的模型。
常用的目标检测算法包括基于传统机器学习的HOG+SVM算法和基于深度学习的YOLO （You Only Look Once）和Faster R-CNN（Region-based Convolutional Neural Networks）算法。
通过不断更新目标物体的模型，我们可以实现对目标物体的准确追踪。
除了基于模型的方法外，还有一种常用的目标追踪方法是基于特征的方法，即通过提取目标物体在不同帧图像中的特征，并通过相似度匹配来进行追踪。
在每一帧图像中，我们可以使用特征点检测算法来提取目标物体的特征点，如SIFT、SURF或ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）算法。
然后，我们可以使用特征描述算法，如SIFT特征描述算法或ORB特征描述算法，来对提取到的特征点进行描述。
主动轮廓算法 python
主动轮廓算法 python主动轮廓算法是一种常用于图像分割的算法，它能够自动地将图像中的目标对象轮廓提取出来。
这一算法能够在医疗影像、自动驾驶等领域有着很广泛的应用。
本文将介绍如何在 Python 中使用主动轮廓算法实现图像分割。
第一步：导入相应的库在 Python 中，要使用主动轮廓算法，我们需要导入 numpy 和skimage 中的相应模块。
具体代码如下：```pythonimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom skimage import data, img_as_floatfrom skimage.segmentation import active_contour```第二步：读取图像要对图像进行分割，我们首先需要读取图像。
这里我们使用skimage 库自带的一张图像，具体代码如下：```pythonimage = img_as_float(data.camera())```第三步：生成初始轮廓接下来，我们需要生成初始的轮廓。
我们可以使用一些预定义的方法生成初始轮廓，如圆形、矩形等。
下面是生成圆形轮廓的代码。
```pythons = np.linspace(0, 2*np.pi, 400)x = 220 + 100*np.cos(s)y = 100 + 100*np.sin(s)init = np.array([x, y]).T```第四步：运行主动轮廓算法有了初始轮廓，我们就可以运行主动轮廓算法了。
在这里，我们可以设置循环的次数、阿尔法值以及 beta 值等参数。
代码如下：```pythonsnake = active_contour(gaussian(image, 3),init, alpha=0.015, beta=10,gamma=0.001)```这里的 gaussian 用于对图像进行高斯滤波以平滑图像。
mosse目标跟踪算法原理
mosse目标跟踪算法原理MOSSE（Minimum Output Sum of Squared Error）目标跟踪算法是一种基于滤波器的目标跟踪算法，在计算机视觉领域中应用广泛。
该算法旨在实现高速、高精度的目标跟踪，适用于不同场景和不同目标的跟踪任务。
MOSSE算法的原理可以分为两个部分：训练和跟踪。
一、MOSSE算法的训练MOSSE算法的训练过程是在离线模式下完成的，目标是通过训练得到一个滤波器，用于对目标进行跟踪。
具体步骤如下：1. 提取目标区域。
从视频序列中选择一帧图像，并手动标注目标区域。
2. 对目标区域进行预处理。
将目标区域进行灰度化、去噪以及缩放等操作，将其转换为固定大小的矩形。
3. 获取训练样本。
从其他帧图像中随机选取若干个与目标区域大小相同的样本区域，用于生成训练样本。
4. 对训练样本进行离散余弦变换（DCT）。
将训练样本从时域转换到频域，以便于后续运算。
5. 计算训练样本的响应。
在图像中提取目标区域的中心点，并在其周围生成一个高斯加窗，作为训练样本的响应。
6. 训练生成滤波器。
通过公式计算得出滤波器的频域核心值：H = GT/||G||^2G是训练样本的DCT变换值，T是响应的DCT变换值，||G||^2是DCT变换值的平方和。
7. 核对滤波器的准确性。
将训练样本和响应带入滤波器中，如果滤波后的响应与目标响应越接近，说明滤波器的准确性越高。
二、MOSSE算法的跟踪MOSSE算法的跟踪过程是在实时模式下完成的，即在视频序列中实时跟踪目标的位置和尺寸。
具体步骤如下：1. 在每帧图像中提取目标区域。
根据上一帧图像中的目标位置和尺寸，从当前帧图像中提取目标区域。
2. 对目标区域进行预处理。
进行与训练时相同的预处理操作，包括灰度化、去噪以及缩放等。
3. 对目标区域进行离散余弦变换（DCT）。
将时域的目标区域转换为频域的信号。
4. 使用滤波器进行响应预测。
将滤波器与DCT变换后的目标区域相乘，得到频域的响应预测值。
目标跟踪算法的分类
主要基于两种思路：a)不依赖于先验知识，直接从图像序列中检测到运动目标，并进行目标识别，最终跟踪感兴趣的运动目标；b)依赖于目标的先验知识，首先为运动目标建模，然后在图像序列中实时找到相匹配的运动目标。
一．运动目标检测对于不依赖先验知识的目标跟踪来讲，运动检测是实现跟踪的第一步。
运动检测即为从序列图像中将变化区域从背景图像中提取出来。
运动目标检测的算法依照目标与摄像机之间的关系可以分为静态背景下运动检测和动态背景下运动检测〔一〕静态背景1.背景差2.帧差3.GMM4.光流背景减算法可以对背景的光照变化、噪声干扰以及周期性运动等进行建模，在各种不同情况下它都可以准确地检测出运动目标。
因此对于固定摄像头的情形，目前大多数的跟踪算法中都采用背景减算法来进行目标检测。
背景减算法的局限性在于它需要一个静态的固定摄像头。
〔二〕运动场通常情况下，摄像机的运动形式可以分为两种：a)摄像机的支架固定，但摄像机可以偏转、俯仰以及缩放; b)将摄像机装在某个移动的载体上。
由于以上两种情况下的背景及前景图像都在做全局运动，要准确检测运动目标的首要任务是进行图像的全局运动估计与补偿。
考虑到图像帧上各点的全局运动矢量虽不尽相同(摄像机做平移运动除外)，但它们均是在同一摄像机模型下的运动，因而应遵循相同的运动模型，可以用同一模型参数来表示。
全局运动的估计问题就被归结为全局运动模型参数的估计问题，通常使用块匹配法或光流估计法来进行运动参数的估计。
块匹配基于块的运动估算和补偿可算是最通用的算法。
可以将图像分割成不同的图像块，假定同一图像小块上的运动矢量是相同的，通过像素域搜索得到最正确的运动矢量估算。
块匹配法主要有如下三个关键技术：a)匹配法则，如最大相关、最小误差等b)搜索方法，如三步搜索法、交叉搜索法等。
c) 块大小确实定，如分级、自适应等。
光流法光流估计的方法都是基于以下假设：图像灰度分布的变化完全是目标或者场景的运动引起的，也就是说，目标与场景的灰度不随时间变化。
轮廓跟踪算法
轮廓跟踪算法
轮廓跟踪算法是图像处理和计算机视觉领域中常用的技术。
它可以在图像中提取出物体的边缘轮廓，并且将其进行分析和处理，从而达到目的。
轮廓跟踪算法的基本原理是基于图像中的颜色、形状、纹理等特征，通过对物体的边缘进行分析，得出物体的轮廓。
这个过程中的关键步骤就是找出图像中边缘的像素点，从而构成边缘的曲线。
常见的轮廓跟踪算法主要有追踪边缘算法和链码算法。
追踪边缘算法主要是从图像中选取一点作为起点，然后按照一定的规则，向周围的像素点扩展，直到找到完整的轮廓。
常用的方法是从上、下、左、右四个方向依次扫描像素点，找到第一个黑色像素点，作为起点。
然后对该点进行扩展，分别向各个方向寻找与该点相邻的边缘像素点，不断迭代并记录下轮廓上的点集，直到回到起点为止。
这种算法简单易用，适用于大部分图像。
综上所述，轮廓跟踪算法是一种能够在图像中检测物体轮廓的有效方法。
它的应用广泛，包括医学影像、自动驾驶、机器视觉和计算机图形处理等领域。
虽然这些算法相对简单，但它们仍然是最常用和最有效的轮廓识别技术之一，未来仍有很大的研究发展空间。
轮廓跟踪算法
轮廓跟踪算法
轮廓跟踪算法是一种计算机视觉技术，用于检测和跟踪图像中的物体轮廓。
它主要基于边缘检测和形态学处理，可以实现从一个静态图像中提取目标的轮廓并随着物体的运动进行跟踪。
轮廓跟踪算法广泛应用于工业自动化、安防监控、机器人导航等领域，特别是在实时视频处理中具有重要的应用价值。
常见的轮廓跟踪算法包括Canny边缘检测、Sobel算子、Laplacian算子等。
这些算法可以对图像进行多次处理，提取目标轮廓的精确度和鲁棒性得到了显著提升。
轮廓跟踪算法的研究和应用，对于改善图像处理的自动化水平和提高计算机视觉技术的应用能力具有重要意义。
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在视 频 目标 跟踪 过程 中， 目标 相对摄 像 机运动 造成 目标 尺度 变化 时 ， 当 普通 的跟 踪算法 往往 很难 准确地 定
位 目标 。针对 这个 问题 国 内外 学者 提 出 了许 多改 进 的方法 ， 文献 ［ ］ １ 采用 ±１ 的增 量 分别 对 Ｍｅ ｎｓ ｉ 算 ｏ ａ —ｈｆ ｔ 法 的核窗 宽进 行修 正 。该 方法 在跟踪 目标 逐渐 增大 尺寸 时 ， 窗宽 很难 被 扩大 ， 而越 变 越小 。文献 Ｉ ］ 用 核 反 － 应 ２ 高斯 尺度 空 间理 论来 变换 相关 跟踪 的模板 ， 在一 定程 度上 解决 了相关 跟踪 算法 中 图像 尺度 变化 的问题 ， 但是 此 方法 利用 高斯 核 函数对 图像进 行卷积 时会 丢失 图像本 身很 多重 要信 息 ， 且 当 目标 由大 到小变 化时 ， 而 此方法 不 能 准确地 找 目标 真 实位置 。文献 ［ ］ 合 期 望最 大 （ Ｍ） 法 ］扩 展 了 Ｍｅｎｓ ｉ 算 法 ， 决 了 尺度 变 化 问 ３结 Ｅ 算 ， ａ —ｈｆ ｔ 解 题 ， 计算 量较 大 。基 于对 数似 然 图像 分 割 的快 速 主 动轮 廓 跟 踪算 法 ， 但 解决 了在 目标 跟踪 中 目标 尺度 变 化 问 题 ， 传统 的主动轮 廓跟踪 算法 只利 用到 目标 的轮廓 信 息 ］在 复 杂 背景 下 不能 很好 地 区分 目标 和 背景 ， 但 ， 同时 在 主动轮 廓跟踪 算法 中由于 目标 在两 帧 图像 间相对位 移较 大 ， 踪点 为 了达到 收敛所 需 的迭代次 数急 剧增加 ， 跟
对 数 似 陈善静 ， 曾 凯 ， 张 红。 。 。
（ ．脉 冲功 率 激 光 技 术 国 家 重 点 实验 室 ，合 肥 ２ ０ ３ ； ２ １ ３ ０ ７ ．电 子 工程 学 院 安 徽 省 红 外与 低 温 等 离 子 体 重 点 实 验 室 ，合 肥 ２ ０ ３ ３０７ ３ ．电子 工 程 学 院 物 理 教 研 室 ，合肥 ２ ０ ３ ） ３ ０ ７
优 良特 性 。
１ 对 数 似 然 图 像 分 割
图像 分 割实 际上是 区分 图像 中的 “ 目标 ” 背景” 和“ 。本文 应用 的对数 似然 图像 分割原 理是 一种 以 目标 颜 色 直方 图为标 准 ， 据背 景 区域 与 目标 区域颜 色～ 度 直方 图差异 建 立 对数 似 然 函数 并 获得 对 数 似然 图 ， 根 据 根 灰 再
对 数似然 图进 行 图像分 割 。首先建 立对 数似 然 图 ， 采用 中心一 围的方 法Ｅ 对 目标 和背 景 像素 进行 采 样 。选择 周 ７ ］
一
个覆 盖 目标 的像 素矩形 集 来描述 目标模 型 ， 而选 择 目标外 围扩 展 １ 个 像素 的矩 形环 内像素 来描 述背景 。 ０ 设 Ｈ。 （ ） Ｈ （ 分别 为 目标和 背景 中特征 值为 “的像 素总个 数 ， 义其 概率 为 Ｐ（ ） Ｑ（ ） 即 ｂ“ 和 ｊ ） 定 和 “，
影 响了算 法 的运 算速 度 。本 文提 出 的改进算 法应 用对 数 似然 函数 对 图像 进行 似 然变 换 ， 后根 据 各个 像 素 的 然
对数 似然 值对 图像进 行二值 化 ， 利 用数学 形态 学工具 对 图像进 行处 理 ， 处理 后 的 图像应 用 结合 Ｋ ｌ ｎ滤 再 对 ａｍａ 波ｌ 的主动 轮廓跟 踪算 法对 目标 的轮廓 进行 跟踪 。新 的算法具 有 目标分 割准 确 、 算速度 快 、 ６ 运 跟踪 效果稳 定 等
学 处 理 ， 将 Ｋａｍａ 再 ｌ ｎ滤 波器 结 合 到 主 动轮 廓 跟 踪 算 法 进 行 目标 跟 踪 。改 进 的 主 动 轮 廓 跟 踪 算 法 对 目标 分 割 准 确 ， 廓 特 征 显 著 ， 踪 效 果稳 定 ， 法 能 很 好 地 适 应 跟 踪 目标 尺 度 变 化 。通 过 Ｋａｍ ｎ滤 波 器 对 目标 位 置 轮 跟 算 ｌａ 点 的 预 测 减 少 了主 动 轮 廓 跟 踪 算 法 收 敛 的 迭 代 次 数 ， 算 法 的运 算 效 率 提 高 了 ３ 左 右 。 使 ３
摘
要 ： 针 对 跟 踪 目标 尺 度 变 化 问题 ， 出 了 基 于 灰度 对数 似然 图像 分 割 的快 速 主动 轮 廓 跟 踪 算 法 。 改 提
进 的 主 动 轮 廓 跟 踪 算 法 将 根 据 以 目标 与 背 景 的 颜 色 差 异 而建 立 的对 数 似然 图对 图像 进 行 阈值 分 割 和数 学 形 态
关 键 词 ： 对 数 似 然 图 ； Ｋａｍａ ｌ ｎ滤 波 ； 主 动 轮 廓 跟 踪 ； 目标 跟 踪 中 图分 类 号 ： ＴＰ ９ ３１ 文献 标 志码 ： Ａ ｄ ｉ１ ． ７ ８ ＨＰ Ｐ ２ １ ２ ０ ． ３ １ ｏ ：０ ３ ８ ／ Ｌ Ｂ ０ ２ ４ ２ ０ ２
Ｐ（ ）一 Ｈ。 ） （ ／ 。 Ｑ（ ）一 Ｈｂ（ ／ ｂ ｇ ） ｒ ｇ ｉ （） １ （） ２
式 中 ：。和 分别是 目标 区域 和背景 区域 的像 素个 数 。对 于特 征值 为 “的对 数似 然 函数定义 为
Ｌ（ ）一 ｌ ｇ ！ （ ） ３
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第 ２ ４卷 第 ２ 期
２１ ０ ２年 ２月
强 激 光 与 粒 子 束
ＨＩ ＧＨ ＰＯＷ ＥＲ ＬＡＳ ＥＲ ＡＮＤ ＰＡＲＴＩ ＣＬＥ ＢＥＡＭ Ｓ
Ｖｏ１ ２ ． ４，ＮＯ ２ ．
Ｆｅ ｂ．，２ １２ Ｏ
文 章 编 号 ： １ ０ — ３ ２ ２ １ ） ２０ ２ ６ ０ １４ ２ （ ０ ２ ０ — ３ 卜Ｏ