陕西师范大学计算机科学学院, 陕西 西安 710119
传统图像分割方法主要依赖图像光谱、纹理等底层特征,容易受到图像中遮挡和阴影等的干扰。为此,提出一种基于卷积受限玻尔兹曼机的CV(Chan-Vest)图像分割模型,采用生成式模型——卷积受限玻尔兹曼机对目标形状建模并生成目标形状,以此为先验信息对CV模型能量函数增加目标全局形状特征约束,指导图像分割。在训练数据有限、目标形态各异、目标尺度变化较大的遥感影像数据集Satellite-2000和Vaihigen的目标分割中取得了理想的结果。
图像处理 图像分割 形状先验 卷积受限玻尔兹曼机 深度学习 CV模型 激光与光电子学进展
2020, 57(4): 041018
国防科学技术大学 ATR重点实验室，长沙 410073
针对前视红外地面建筑物图像目标分割问题，在传统方法的基础上提出了一种基于模板制备的改进 C-V模型分割方法。首先通过 DSM数据制备目标二维形状模板；然后对图像进行高斯滤波去噪，并采用模板尺度相关的结构元素对图像进行灰度形态学增强；最后引入模板形状先验信息的概念，利用水平集方法表达轮廓先验信息，在 C-V模型的基础上增加目标轮廓先验信息能量项，使分割曲线进化同时受到图像数据与形状先验信息驱动，实现目标分割。实测数据显示该方法能在复杂背景条件下精确分割前视红外建筑物目标。
前视红外 模板制备 图像分割 形状先验信息 forward-looking infrared templet preparation image segmentation shape transcendental information
1 重庆大学 自动化学院,重庆 400044
2 重庆大学 电气工程学院,重庆 400044
针对视频序列中的人脸轮廓跟踪问题,提出了一种将改进水平集方法引入到粒子滤波框架中的轮廓跟踪算法。此算法使用零水平集函数对人脸轮廓进行表示,通过水平集函数的演化对人脸轮廓进行逼近。为了解决人脸遮挡问题,将形状先验加入到演化过程中来约束曲线的演化。算法在粒子滤波的框架下可以同时跟踪人脸区域的仿射运动和人脸轮廓的形变。实验结果表明,所提出的方法可以对人脸轮廓进行精确的跟踪,并对外界的光照变化,背景干扰,人脸部分遮挡有较强的鲁棒性。
水平集方法 粒子滤波 轮廓跟踪 形状先验 level set method particle filtering contour tracking shape prior
