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主动形体模型是可变形模板技术中一种重要的方法,在医学图像分析和机器视觉中得到越来越广泛的应用。但是该方法在图像的匹配过程中,如果目标图像不够清晰或者模型初始位置不理想,会产生畸变的匹配结果。而且该模型没有一个有效的对畸变图形进行检测和修正的策略。提出了一种基于边界矩不变量的主动检测和修正方法,通过引入边界矩不变量,对模型的形体变化进行量化,并根据从训练集中获取的统计信息,对变形过程中的模型形体的变形进行检测和修正。实验结果表明,该方法能够在很大程度上解决匹配过程中的畸变问题,并且相比传统主动形体模型