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基于图的结构化图像特征提取与跟踪
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毕业论文范文题目:
基于图的结构化图像特征提取与跟踪
,论文范文关键词:
基于图的结构化图像特征提取与跟踪
基于图的结构化图像特征提取与跟踪毕业论文范文介绍开始:
【论文摘要】
:随着信息技术的飞速发展,计算机视觉这一门学科也逐渐成为当前研究的热门领域。而在其中,图像跟踪是一个主要问题,也是一个经典难题。一直以来,很多研究人员就在这个领域中根据应用环境的不同建立了各种模型,但是始终没有一个通用且完美的跟踪算法。在图像特征分析与跟踪的应用中关键的问题在于如何有效的刻画图像中存在的结构特征。从传统的基于局部特征的核函数的跟踪方法到(文章此处忽略..)可变轮廓的跟踪方法,再到图匹配的方法,这些方法往往只利用了图像中的结构特征,而忽视了不同目标之间的相互关系。这正是本文所关注的问题所在。在本文中,我们将图模型与上述的结构特征结合起来,重新定义了结构化的图模型。这样能够充分利用多目标之间的相邻关系,将其作为结构化图模型中的边特征,从而改善目标跟踪的效果。本文的贡献主要在两个方面:第一,对于多目标跟踪问(本文此处忽略..)题,首先针对传统的图模型进行改进,针对多目标跟踪问题定义了结构特征,并将其引入到传统的图匹配模型中发展为结构化的图匹配模型方法。通过建立起结构化的图匹配模型,多目标跟踪问题转化为相邻帧生成的图中的结构化的节点和边的匹配问题,从而将其转化为最大化带有权重的二分图匹配问题。该问题可以采用动态匈牙利算法来进行求解,并且在二分图中边的权重变化时计算复杂度较小(略..)。同时,提出的结构化图匹配模型的参数可以通过机器学习的方法来获取,并且采用双向跟踪的方法来提高跟踪的准确率。第二,对于三维管状结构跟踪问题,首先结合管状物体的结构特征选择最能表示其局部特征的模型――超椭球体模型。从而,将三维管状结构的跟踪问题转化为一个基于核函数的预测能量的最大化问题来求解,来跟踪三维管状结构并提取其中心轴线。为了改进方法的效果,在其(文章此处忽略..)中的非线性预测部分我们采用了高斯过程和无迹卡尔曼滤波。其中,高斯过程是通过图像数据来训练得到基于核函数的模型参数,并估计图像中的噪声分布。无迹卡尔曼滤波可以用来迭代得到连接的模型中心点,从而提取管状结构的中心轴线。实验证明,采用提出的结构化图模型更能够表征整幅图像中的结构特征。与传统的跟踪方法相比,本文的方法能够取得比传统的跟踪方法更好的效果。
以上为本篇毕业论文范文
基于图的结构化图像特征提取与跟踪
的介绍部分。
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