基于粒子濾波的圖像分割算法研究.pdf

1、上海交通大學(xué)碩士學(xué)位論文基于粒子濾波的圖像分割算法研究姓名：毛曉楠申請學(xué)位級別：碩士專業(yè)：模式識別與智能系統(tǒng)指導(dǎo)教師：周越20080101上海交通大學(xué)碩士學(xué)位論文II比紅外圖像目標(biāo)提取問題。基于經(jīng)典的閾值分割思想，本文將目標(biāo)提取問題看作閾值的估計問題，并在粒子濾波理論框架中對閾值進(jìn)行估計。本文建立了基于像素值以及灰度方差加權(quán)信息熵的閾值狀態(tài)空間；借鑒了粒子群優(yōu)化的思想，構(gòu)建了PSO狀態(tài)轉(zhuǎn)移方程；綜合考慮紅外目標(biāo)的視覺特征，提出了基于平均

2、灰度、梯度信息、像素點聚合程度、像素點數(shù)量、目標(biāo)區(qū)域灰度方差加權(quán)信息熵的評價函數(shù)，并以此構(gòu)建觀測模型。與2DOtsu和二維最大熵法等經(jīng)典的二維閾值方法相比，本文綜合考慮了目標(biāo)的視覺信息，算法的穩(wěn)健性得到提高；與基于粒子群優(yōu)化和2DOtsu方法的紅外目標(biāo)提取算法相比，算法的迭代次數(shù)明顯減少。基于粒子濾波的目標(biāo)輪廓提取算法主要應(yīng)用于彩色圖像的目標(biāo)輪廓提取。本文將彩色圖像目標(biāo)輪廓提取問題視為非線性、非高斯條件下的狀態(tài)估計問題，并嘗試以粒子濾波

3、這一理論工具解決之。本文研究目標(biāo)輪廓提取問題的出發(fā)點可以簡單的概括成“化曲為直”，即目標(biāo)的連續(xù)輪廓可以看做由N段長度為dl的單元線段構(gòu)成的序列?；凇盎鸀橹埂钡乃枷牒蜖顟B(tài)估計的數(shù)學(xué)方法，輪廓提取問題就可以簡化為逐次計算這N個線段的問題，進(jìn)而又可以轉(zhuǎn)化為對斜率和截距這兩個直線特征參數(shù)的估計。本文首先通過梯度算子和基于彩色空間聚類的方法給出目標(biāo)輪廓的預(yù)測pC，用以引導(dǎo)輪廓提?。恢蠼⒒谥本€斜率k和截距b的二維狀態(tài)空間（粒子采樣空間），