主动轮廓模型

主动轮廓模型

主动轮廓模型(Active contour model),又被称为“Snakes”,是一种从可能含有噪声的2D图像中提取物体轮廓线的架构。具体作法是先在图像创建一条初始曲线,形状不拘,但需将目标物体轮廓线包在内侧。接着建立“能量方程式”,包括规范曲线形状为目的之“内部能量”,及规范曲线与目标物体轮廓线接近程度之“外部能量”。在运算过程中,最小化内部能量可令曲线持续向内部紧缩并保持平滑;而最小化外部能量则可令曲线持续贴近目标物体轮廓线而到达一致为止。Snakes模型在计算机视觉中被普遍使用,并且引发了2D和3D领域的一些改进。

简介
主动轮廓模型(Active contour model),又被称为“Snakes”,是一种从可能含有噪声的2D图像中提取物体轮廓线的架构。具体作法是先在图像创建一条初始曲线,形状不拘,但需将目标物体轮廓线包在内侧。接着建立“能量方程式”,包括规范曲线形状为目的之“内部能量”,及规范曲线与目标物体轮廓线接近程度之“外部能量”。在运算过程中,最小化内部能量可令曲线持续向内部紧缩并保持平滑;而最小化外部能量则可令曲线持续贴近目标物体轮廓线而到达一致为止。Snakes模型在计算机视觉中被普遍使用,并且引发了2D和3D领域的一些改进。
噪声
噪声(英语:Noise)在电子学中指,信号在传输过程中会受到一些外在能量所产生信号(如杂散电磁场)的干扰,这些能量即噪声。噪声通常会造成信号的失真。其来源除了来自系统外部,亦有可能由接收系统本身产生。噪声的强度通常都是与信号带宽成正比,所以当信号带宽越宽,噪声的干扰也会越大。所以在评估噪声强度或是系统抵抗噪声能力的数据,是以信号强度对噪声强度的比例为依据,此即信噪比
计算机视觉
计算机视觉是一门研究如何使机器“”的科学,更进一步的说,就是指用摄影机计算机代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉,并进一步做图像处理,用计算机处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。
作为一门科学学科,计算机视觉研究相关的理论和技术,试图创建能够从图像或者多维数据中获取“信息”的人工智能系统。这里所指的信息指香农定义的,可以用来帮助做一个“决定”的信息。因为感知可以看作是从感官信号中提取信息,所以计算机视觉也可以看作是研究如何使人工系统从图像或多维数据中“感知”的科学。
作为一个工程学科,计算机视觉寻求基于相关理论与模型来创建计算机视觉系统。这类系统的组成部分包括:
计算机视觉同样可以被看作是生物视觉的一个补充。在生物视觉领域中,人类和各种动物的视觉都得到了研究,从而创建了这些视觉系统感知信息过程中所使用的物理模型。另一方面,在计算机视觉中,靠软件和硬件实现的人工智能系统得到了研究与描述。生物视觉与计算机视觉进行的学科间交流为彼此都带来了巨大价值。
计算机视觉包含如下一些分支:画面重建,事件监测,目标跟踪,目标识别,机器学习,索引创建,图像恢复等。
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