基于水平集的高原鼠兔圖像分割方法研究.pdf

1、高原鼠兔是青藏高原高寒草甸生態(tài)系統(tǒng)的關(guān)鍵物種，也是青藏高原及鄰近地區(qū)破壞草原生態(tài)的主要生物災(zāi)害之一。防治高原鼠兔的危害，就必須對(duì)該區(qū)的鼠兔數(shù)量及危害程度等進(jìn)行調(diào)查研究，才有可能實(shí)施經(jīng)濟(jì)有效的防治措施。隨著傳感技術(shù)、圖像處理等技術(shù)的發(fā)展，可利用智能監(jiān)測系統(tǒng)對(duì)鼠兔進(jìn)行檢測和跟蹤，來獲取鼠兔的調(diào)查研究數(shù)據(jù)，從而為高原鼠兔的防治與草地的生態(tài)保護(hù)提供新的依據(jù)。智能監(jiān)測中，由于鼠兔圖像背景復(fù)雜、對(duì)比度低、灰度不均勻且含有大量噪聲，使得鼠兔圖像分割成

2、為一個(gè)難點(diǎn)問題。
　　針對(duì)鼠兔圖像特點(diǎn)，提出一種基于局部灰度信息和全局梯度信息的圖像分割方法。針對(duì)LBF模型在演化過程中極易陷入局部極小值的問題，借鑒CV模型能量項(xiàng)構(gòu)造思想，引入全局圖像梯度信息，構(gòu)造全局梯度能量項(xiàng)，通過線性組合局部灰度能量項(xiàng)和全局梯度能量項(xiàng)來創(chuàng)建改進(jìn) LBF模型的能量函數(shù)，在局部灰度信息和全局梯度信息的共同作用下，使水平集函數(shù)在演化的過程中避免陷入局部最優(yōu)。通過對(duì)比實(shí)驗(yàn)得出，本文方法相比 LBF模型、RSF模型而

3、言，分割精度高，消耗時(shí)間少。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：所提出的用于鼠兔圖像分割的方法不僅能提高鼠兔圖像分割精度，減少迭代次數(shù)，且背景抑制、目標(biāo)區(qū)域輪廓定位效果好。
　　針對(duì)鼠兔視頻序列圖像的特點(diǎn)，提出一種基于快速目標(biāo)檢測和改進(jìn) LBF模型的時(shí)空聯(lián)合分割方法。在時(shí)域上通過快速目標(biāo)檢測方法得到運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的初始區(qū)域，作為改進(jìn)LBF模型演化的初始活動(dòng)輪廓曲線，在空間域上采用本文提出的改進(jìn) LBF分割模型。在確定運(yùn)動(dòng)目標(biāo)初始區(qū)域時(shí)，通過交互式分割得到第一