基于自适应活动轮廓模型的彩色立体图像分割新方法研究

项目名称： 基于自适应活动轮廓模型的彩色立体图像分割新方法研究

项目编号： No.61401127

项目类型： 青年科学基金项目

立项/批准年度： 2014

项目学科： 无线电电子学、电信技术

项目作者： 于晓艳

作者单位： 哈尔滨师范大学

项目金额： 24万元

中文摘要： 立体图像分割技术在医学辅助诊疗、基于对象的图像压缩、机器视觉等领域有广泛应用。然而，传统的图像分割方法对结构复杂的彩色立体图像目标难以实现准确分割。本研究拟从用于单目灰度图像分割的局部区域活动轮廓（LCV）模型出发，针对彩色立体图像视觉特性，构建新的自适应活动轮廓模型，并将其用于分割复杂结构的彩色立体图像。首先，为了解决传统活动轮廓模型对初始轮廓敏感的问题，利用立体图像的视觉特性和数学形态学方法，探索能够实现对目标对象的初始轮廓自适应提取方法；其次，通过构造活动轮廓模型的能量泛函和推导轮廓曲线的演化方程，构建一种适合彩色立体图像分割的自适应活动轮廓模型；最后将该模型用于各种类型的彩色立体图像目标对象的分割，并对其分割精度和曲线演化的迭代次数进行评价。本课题将从新的视角构建活动轮廓模型，实现对彩色立体图像目标自适应分割和自动分割，为立体图像目标自动检测、自动识别等应用提供理论支持。

中文关键词： 彩色立体图像分割；活动轮廓模型；双目视差；局部区域；曲线演化

英文摘要： Object segmentation in stereoscopic images can be applied in several fields such as medical imaging aided diagnosis and treatment, object-based compression and machine vision. However, conventional segmentation methods are hard to realize accurate obje

英文关键词： Color stereoscopic image segmentation；Active contour model；Binocular disparity；Local region；Curve evolution