结合角点检测的GVF Snake改进模型

结合角点检测的GVF Snake改进模型

论文摘要

边缘检测是图像分割、目标区域识别和区域形状提取等图像分析领域十分重要的基础,是图像识别中提取图像特征的重要方法。边缘检测技术方面,目前已经有很多算法被提出并可大致分成以下几类:空域微分算子法、小波变换法、神经网络法、分形理论法、模糊检测法、数学形态学法、能量检测法等。而在能量检测法中最经典的是Kass等人提出的Snake模型。虽然传统的Snake模型及一些改进模型在图像处理中已经达到了较好的效果,但具有其自身的缺点:主要是对初始位置敏感需要依赖其他机制将Snake放置在感兴趣的图像特征附近,且难以收敛到凹陷边缘。近数年已有不少改进的算法,例如GVF Snake模型等,改进效果明显,但是这算法也没有完全解决凹陷边缘收敛问题。本文对边缘检测理论和角点算法作了深入的研究,在具体分析各类传统的边缘检测算法的基础上,重点研究了GVF Snake模型和Harris、SUSAN角点检测算法,并在Harris算法基础上改进得到Harris-USAN角点提取算法,最后结合该角点检测和GVF Snake模型得到一个新的算法。最后用MATLAB实现该算法,实验结果表明,新算法比传统的GVF Snake模型有更好的效果。

论文目录

  • 致谢
  • 中文摘要
  • ABSTRACT
  • 1 引言
  • 2 传统边缘检测方法综述
  • 2.1 微分算子方法
  • 2.2 小波变换方法
  • 2.3 Canny算法
  • 2.4 SUSAN算法
  • 2.5 其他边缘检测算法
  • 3 Snake模型及其改进模型
  • 3.1 各种改进的Snake模型
  • 3.1.1 GVF Snake模型原理
  • 3.1.2 GVF Snake模型时间复杂度分析
  • 4 基于角点检测的GVF Snake模型
  • 4.1 角点检测
  • 4.1.1 SUSAN角点检测
  • 4.1.2 Harris角点提取算子
  • 4.1.3 改进的算法-Harris-USAN算法
  • 4.2 基于改进的角点算法的GVF Snake模型
  • 5 结论
  • 参考文献
  • 附录A
  • Harris-USAN角点检测程序
  • 附录B
  • GVF力场计算程序
  • 附录C
  • GVF Snake收敛程序
  • 索引
  • 作者简历
  • 学位论文数据集
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