【摘 要】
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为了解决彩色图像分割任务中有选择性的定位感兴趣区域的具体需求,基于Lavdie-Chen的灰度图像单水平集选择性分割方法,提出带几何约束的彩色图像选择性分割方法。该试验方法将彩色图像作为一个整体,求其梯度及边缘检测函数,借助边缘检测函数、目标物体约束点确定的距离函数以及形成的多边形内外面积,共同决定曲线演化进程中的方向与速度。区域信息的加入克服了边缘函数依赖单一图像梯度的缺点;正则化优化算法的引入
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为了解决彩色图像分割任务中有选择性的定位感兴趣区域的具体需求,基于Lavdie-Chen的灰度图像单水平集选择性分割方法,提出带几何约束的彩色图像选择性分割方法。该试验方法将彩色图像作为一个整体,求其梯度及边缘检测函数,借助边缘检测函数、目标物体约束点确定的距离函数以及形成的多边形内外面积,共同决定曲线演化进程中的方向与速度。区域信息的加入克服了边缘函数依赖单一图像梯度的缺点;正则化优化算法的引入克服了凹陷处分割效果不理想的缺点;加法分裂算子算法可以快速求解模型的Euler-Lagrange方程。试
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目标尺度估计是视觉目标跟踪领域一个非常有挑战性的问题,现实场景中目标经常会发生不同的尺度变化,而目标的多尺度处理又极大增加了现有目标跟踪算法的耗时。近年来核相关滤波器因其高效性在目标跟踪领域引起了广泛关注,提出了一种实时的尺度自适应目标跟踪方法。首先由核相关滤波器对目标完成初步定位,再在尺度空间上训练一个独立的核相关滤波器,给出目标的精确尺度估计。此外,还提出了一种目标模型自适应更新机制,有效抑制
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