隱馬爾可夫模型在對(duì)象定位中的應(yīng)用與實(shí)現(xiàn).pdf

1、在圖象處理和計(jì)算機(jī)視覺(jué)研究領(lǐng)域中,對(duì)象定位一直是一個(gè)饒有趣味并富有挑戰(zhàn)性的課題.對(duì)象定位技術(shù)在諸如醫(yī)療輔助診斷、武器精確制導(dǎo)、人機(jī)交互等醫(yī)學(xué)、軍事和計(jì)算機(jī)科學(xué)眾多領(lǐng)域都發(fā)揮著至關(guān)重要的作用,并顯示出巨大的應(yīng)用前景.本文以醫(yī)學(xué)圖象中脊柱的定位為應(yīng)用背景,把一維隱馬爾可夫模型(1-D HMM)應(yīng)用于二維圖象中線性結(jié)構(gòu)對(duì)象的定位.為了提取包含豐富特征信息的特征矢量,本文提出了一種新的特征重疊抽取技術(shù).同時(shí)基于對(duì)經(jīng)典Viterbi算法的分析和理

2、解,并結(jié)合本文實(shí)際情況對(duì)其進(jìn)行改進(jìn),提出了全局最優(yōu)搜索算法完成對(duì)象定位,在此基礎(chǔ)上還進(jìn)一步提出了可控的最優(yōu)搜索算法,以解決定位時(shí)間和定位性能間的矛盾.為了驗(yàn)證所提方法的有效性,本文以真實(shí)的人體脊柱X光照片為實(shí)驗(yàn)樣本進(jìn)行了大量的定位實(shí)驗(yàn).實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:與傳統(tǒng)的對(duì)象定位方法相比,HMM模型不需要對(duì)圖象施加較多的限制,就可獲得滿意的定位結(jié)果,具有較高的通用性和準(zhǔn)確性.同時(shí)分別引入了特征重疊特征抽取技術(shù)和可控的最優(yōu)搜索算法之后,定位效果有了進(jìn)一