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均值平移在图像分割中的应用

弹箭与制导学报 2006年第S2期26卷 449-453页

作者：张科孙小炜李言俊刘岩西北工业大学航天学院西安710072 第二炮兵工程学院西安710025

提出了一种基于统计学理论的图像分割方法。使用核函数的方法对数字图像进行非参数聚类分析。首先随机选择图像集合中一定数量的点,进而应用均值平移过程对这些数据点进行聚类,最后根据一定的准则合并性质相同的区域从而实现图像分割。... 详细信息

提出了一种基于统计学理论的图像分割方法。使用核函数的方法对数字图像进行非参数聚类分析。首先随机选择图像集合中一定数量的点,进而应用均值平移过程对这些数据点进行聚类,最后根据一定的准则合并性质相同的区域从而实现图像分割。试验结果表明该方法能够得到较好的图像分割效果。

关键词：均值平移图像分割非参数聚类分析

基于形态学的均值平移算法的神经元干细胞图像的自动分割

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中国生物医学工程学报 2008年第1期27卷 33-38页

作者：刘金梅赵春晖尚政国哈尔滨工程大学理学院哈尔滨150001 哈尔滨工程大学信息与通信工程学院哈尔滨150001

在神经元干细胞的图像分析中,准确快速的图像分割是干细胞分化增值自动追踪系统的基础。为了准确地分割低对比度的灰度神经元干细胞图像,本研究提出一种基于形态学运算和均值平移算法的神经元干细胞分割方法,称其为形态学的均值平移算... 详细信息

在神经元干细胞的图像分析中,准确快速的图像分割是干细胞分化增值自动追踪系统的基础。为了准确地分割低对比度的灰度神经元干细胞图像,本研究提出一种基于形态学运算和均值平移算法的神经元干细胞分割方法,称其为形态学的均值平移算法。此算法可以快速地获得任意形状细胞的图像,并且能检测到图像中多连接边缘不封闭的细胞。将此方法应用于神经元干细胞序列图像分割中并且将其与门限分割、水线分割和活动轮廓进行对比。实验结果证明,与其它的方法相比,此方法获得的细胞分割形状更接近于真实细胞的形状,并且能获得或接近于原始图像中准确的独立细胞数目。此方法可以获得正确的分割结果,为进一步图像处理奠定了良好的基础。

关键词：分割均值平移形态学运算神经元干细胞

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尺度和旋转自适应的均值平移目标跟踪算法

半导体光电 2015年第5期36卷 828-833页

作者：徐超高敏杨锁昌杨耀军械工程学院导弹工程系石家庄050003 重庆光电技术研究所重庆400060

针对不规则目标和背景区分度低的目标在跟踪过程中尺度和旋转自适应的问题,提出了基于前景概率密度函数和椭圆拟合的均值平移目标跟踪算法。首先依据初始化的目标窗口及其周围的背景区域建立前景概率密度函数,抑制跟踪窗口内的背景像素... 详细信息

针对不规则目标和背景区分度低的目标在跟踪过程中尺度和旋转自适应的问题,提出了基于前景概率密度函数和椭圆拟合的均值平移目标跟踪算法。首先依据初始化的目标窗口及其周围的背景区域建立前景概率密度函数,抑制跟踪窗口内的背景像素,建立可靠的目标模板;然后将前景概率密度函数引入均值平移的迭代过程,实现跟踪窗口的快速定位;最后计算跟踪窗口内各点的前景概率密度函数,反向投影为前景概率分布图,通过对该图的边缘提取和椭圆拟合,获得当前目标的位置、尺度和旋转信息,并将其用于对下一帧跟踪窗口的初始化。实验结果表明,该方法克服了背景干扰对跟踪窗初始定位和目标信息更新的影响,能够实现对目标尺度和旋转的自适应,具有跟踪稳定和实时性高的特点。

关键词：目标跟踪均值平移前景概率密度函数椭圆拟合尺度和旋转自适应

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均值平移算法在计算机视觉中的应用

均值平移算法在计算机视觉中的应用

作者：王健华中科技大学

学位级别：硕士

均值平移是一种有效的统计迭代算法,已广泛应用于聚类分析、跟踪、图像分割、图像平滑、滤波、图像边缘提取和信息融合等方面。本文介绍了一种用于分析具有多峰分布特征的非参数方法-均值平移,并且展示了它在不同应用中的优良的性能。... 详细信息

均值平移是一种有效的统计迭代算法,已广泛应用于聚类分析、跟踪、图像分割、图像平滑、滤波、图像边缘提取和信息融合等方面。本文介绍了一种用于分析具有多峰分布特征的非参数方法-均值平移,并且展示了它在不同应用中的优良的性能。均值平移算法对于Epanechnikov 核函数的收敛性在本文中得到了证明,进而推出均值平移算法收敛的充要条件是核函数具有凸的、单调递减性质的轮廓;揭示了均值平移过程运动轨迹的平滑性。在特征空间中,具有相同或类似特征的点总是会聚在一起形成一个聚类,利用均值平移算法的模式自动搜索,聚类个数和聚类中心可以自动得到,提出利用密度和空间限制,从而大大减少了从样本数据中的采样点的个数,降低了算法的复杂度,用k-近邻法来描述最终聚类的边缘。本文列举了大量运用均值平移法进行彩色图像分割的例子,图像分割,就是要根据目标与背景的先验知识,对图像中的目标、背景进行标记、定位,然后将待识别的目标从背景或其它伪目标中分离出来,采用的图像分割方法是在空间域和色度域的联合特征空间上同时进行的,它具有优秀的性能与健壮性。最后,提出了一种融合均值平移和粒子滤波的方法,综合了二者的效率和可靠性等优点。实验结果表明,该融合算法在复杂背景下的跟踪具有较好的实时性和可靠性。

关键词：计算机视觉非参数方法均值平移粒子滤波聚类分析彩色图像分割目标跟踪

均值平移算法在尺度和速度变化的目标跟踪中的应用研究

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均值平移算法在尺度和速度变化的目标跟踪中的应用研究

作者：李博江天津大学

学位级别：硕士

随着计算视觉技术在各方面的应用越来广泛,大量的研究人员纷纷加入到了这个领域的研究之中。而目标跟踪技术作为其中的一个分支也越来越受到人们的重视,因为其无论在军事上还是在民用上都有着相当大的实用价值。本文主要针对近些年来得... 详细信息

随着计算视觉技术在各方面的应用越来广泛,大量的研究人员纷纷加入到了这个领域的研究之中。而目标跟踪技术作为其中的一个分支也越来越受到人们的重视,因为其无论在军事上还是在民用上都有着相当大的实用价值。本文主要针对近些年来得到广泛关注的基于均值平移的目标跟踪算法进行了深入的研究,并在前人工作的基础之上提出了自己的一些想法,本文的主要工作包括如下几方面:首先,分析了目前基于均值平移的目标跟踪方法所存在的问题,主要包括目标的尺度变化、快速运动和特征选择等。针对这类方法在解决目标尺度变化时所面临的问题,深入研究相关的研究成果,提出了一种改进的带宽矩阵更新方法,并且增加了一个简单的参数滤波方法以平滑带宽参数的估计。通过实验表明,由于对带宽矩阵的更新增加了轮廓函数的限制和带宽参数的平滑滤波,该方法在目标的尺度、位置和方向发生变化的情况下,具有较好的鲁棒性,并且计算简单易于实现实时跟踪。其次,针对传统的基于均值平移的目标跟踪算法里面目标的快速移动以及尺度变化往往会使跟踪方法失效的问题,结合基于SURF匹配定位的方法提出了一种新的均值平移算法。算法利用均值平移方法预测下一帧目标的大概位置,然后在以这点为中心的一个邻域内做基于SURF的特征匹配,用匹配结果建立相邻帧目标中相应特征点的仿射变换,计算得出目标的变换参数和实际位置。基于均值平移的预测方法缩小了SURF的提取和匹配范围,降低了运算复杂度,减少了误匹配的特征点;反过来基于SURF的特征匹配为均值平移方法的参数更新提供了一个很好的解决方案。另外,为了使得匹配速度更好,引入了一种改进的特征匹配方法,一定程度上提高了算法的整体效率。最后,为了解决目标跟踪算法中的初始值需要手工设定的问题,引入了基于多分辨率有监督物体检测算法进行目标的自动定位,结合基于均值平移的目标跟踪方法完成了目标跟踪的整个流程。同时引入梯度方向直方图特征,重新对待跟踪物体进行建模,一定程度上对光照等条件变化的情况给了一个解决方案,增强了基于均值平移的目标跟踪算法的鲁棒性。

关键词：目标跟踪均值平移加速的鲁棒性特征特征匹配物体检测

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均值平移算法在目标跟踪中的应用

均值平移算法在目标跟踪中的应用

作者：凡友福武汉理工大学

学位级别：硕士

均值平移算法是一种非参数的密度梯度估计算法，最初被用于模式识别领域中的聚类分析，近年来被广泛应用于计算机视觉领域：如图像分割、平滑、滤．波、边缘提取、目标跟踪等等。本文介绍了均值平移方法的理论知识，揭示了均值平移方法... 详细信息

均值平移算法是一种非参数的密度梯度估计算法，最初被用于模式识别领域中的聚类分析，近年来被广泛应用于计算机视觉领域：如图像分割、平滑、滤．波、边缘提取、目标跟踪等等。本文介绍了均值平移方法的理论知识，揭示了均值平移方法在本质上是一种牛顿法或高斯一牛顿法。并利用其求解密度函数的最大值的思想，把它应用到函数优化领域，从而形成一种新的优化算法。针对基于均值平移的目标跟踪算法中存在的缺陷如：不能很好地跟踪快速运动的目标，缺少必要的目标模型更新，无法解决跟踪过程中出现的目标遮挡问题等，本文提出了将卡尔曼滤波器与基于均值平移的目标跟踪算法相融合的扩展算法。为了跟踪快速运动的目标，首先对目标运动模型进行建模，并运用卡尔曼滤波器对目标在下一帧中的状态进行预测，并将此预测值作为均值平移算法搜索目标的起始点。为了解决目标被遮挡的问题，本文提出了两种目标模型更新方法以适应跟踪过程中目标的表象变化，然后提出一种基于卡尔曼滤波器残差的分块检测算法来检测目标被遮挡的程度，并将目标遮挡分为两类：部分遮挡和完全遮挡。对于部分遮挡情况，不需作任何处理，依靠跟踪算法本身对遮挡的不敏感性即可克服，对于完全遮挡情况，本文提出了一种鲁棒的目标搜索算法来找回目标。最后对于跟踪算法中的其它问题如跟踪目标的旋转角度，跟踪目标的尺寸变化等也列出具有代表性的解决算法，并分析了它们各自的优缺点及改进的方向。

关键词：目标跟踪均值平移卡尔曼滤波器遮挡检测

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基于粒子滤波和均值平移的目标跟踪

激光与红外 2008年第8期38卷 834-836页

作者：张旭李志国华北光电技术研究所北京100015

提出一种粒子滤波和均值平移相结合的跟踪算法,其中均值平移起主导作用,当其失效时会产生少量的粒子进一步搜索,确定目标位置以减少误差。与传统的粒子滤波相比,这种方法只需少量的粒子覆盖可能的目标分布,大大减少了计算量。

关键词：跟踪粒子滤波均值平移

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基于均值平移与模拟泛洪的图像分割算法

测绘学院学报 2005年第3期22卷 187-190页

作者：邓子建李弼程曹闻信息工程大学信息工程学院河南郑州450002 信息工程大学测绘学院河南郑州450052

针对图像处理的特点,综合考虑执行速度与健壮性要求,提出了一种顺序搜索LUV空间候选点的均值平移实现方法。为了克服传统的基于特征空间分析的图像分割方法对像素点空间关系考虑不够充分的缺陷,借鉴Vincent&Soille沉浸模拟分水岭算法思... 详细信息

针对图像处理的特点,综合考虑执行速度与健壮性要求,提出了一种顺序搜索LUV空间候选点的均值平移实现方法。为了克服传统的基于特征空间分析的图像分割方法对像素点空间关系考虑不够充分的缺陷,借鉴Vincent&Soille沉浸模拟分水岭算法思想,构造了一种与均值平移方法相适应的新的模拟泛洪方法执行图像分割。新方法比较符合人的主观感知,且易于容纳更多的特征以满足特定的图像分割需求。对实验用彩色图像的分割结果表明了该方法的有效性。

关键词：特征空间分析均值平移模拟泛洪图像分割

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基于均值平移的水下焊缝图像分割

微计算机信息 2008年第12期24卷 284-285,213页

作者：李冰张华贾剑平南昌大学机器人与焊接自动化实验室江西南昌330031

为提高目标识别概率,针对水下焊缝图像,提出了均值平移的算法以及其在水下图像分割中的应用。它是一种有效的统计迭代算法。分析了这种分割方法的特性,通过对水下焊缝图像的实验,它具有优秀的性能与健壮性。

关键词：均值平移水下焊缝图像分割