專利名稱：基于形狀約束和方向場(chǎng)的主動(dòng)輪廓方法及其系統(tǒng)的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種基于形狀約束和方向場(chǎng)的主動(dòng)輪廓 方法及其系統(tǒng)。
背景技術(shù)：
近年來(lái)，隨著計(jì)算機(jī)硬件和軟件技術(shù)的發(fā)展和大量圖像、視頻設(shè)備的普及，計(jì)算機(jī) 視覺(jué)技術(shù)成為計(jì)算機(jī)研究的熱點(diǎn)領(lǐng)域。其中，對(duì)圖像、視頻數(shù)據(jù)中特定對(duì)象的檢測(cè)、提取與 處理，具有較高的實(shí)用價(jià)值和技術(shù)意義。目前的視覺(jué)技術(shù)提供的對(duì)象檢測(cè)方法，通常是針 對(duì)紋理和區(qū)域特征的，如人臉檢測(cè)的Haar特征方法、火焰檢測(cè)的信號(hào)處理方法等，這往往 只能提供給處理者一個(gè)針對(duì)特定對(duì)象位置和區(qū)域的粗略估計(jì)，而無(wú)法對(duì)特定對(duì)象的邊緣進(jìn) 行較為準(zhǔn)確的估計(jì)和提取。所以，為了解決邊緣提取的問(wèn)題，傳統(tǒng)的主動(dòng)輪廓方法(Active contour)的方法應(yīng)運(yùn)而生。傳統(tǒng)的主動(dòng)輪廓方法的主要思想是，首先輸入一個(gè)初始的輪廓， 然后通過(guò)外界輸入的能量場(chǎng)(能量用梯度或其他特征來(lái)計(jì)算)信息，通過(guò)優(yōu)化的方式，尋找 各輪廓點(diǎn)的最佳位置，從而找到更為準(zhǔn)確的邊界。為了改進(jìn)傳統(tǒng)的方法，后來(lái)出現(xiàn)了帶有形 狀先驗(yàn)的主動(dòng)輪廓方法(Active contour with shape prior)，能夠在保持原有形狀的基礎(chǔ) 上尋找最優(yōu)的邊界。然而這種方法對(duì)于圖像實(shí)際信息——尤其是有意義的圖像中各圖元邊 界信息——利用不充分，容易造成邊界細(xì)節(jié)的丟失。因此，主動(dòng)輪廓方法技術(shù)應(yīng)該向著能夠更準(zhǔn)確的提取對(duì)象邊界，而同時(shí)又能滿足 一些約束條件的需要的方向發(fā)展。

發(fā)明內(nèi)容
(一 )要解決的技術(shù)問(wèn)題本發(fā)明要解決的技術(shù)問(wèn)題是如何在滿足形狀約束條件的情況下準(zhǔn)確地提取圖像 的邊緣，而不造成邊緣細(xì)節(jié)的丟失。( 二 )技術(shù)方案為解決上述問(wèn)題，本發(fā)明提供了一種基于形狀約束和方向場(chǎng)的主動(dòng)輪廓方法，包 括以下步驟S1，輸入圖像中目標(biāo)對(duì)象的初始輪廓，根據(jù)該初始輪廓的形狀先驗(yàn)知識(shí)，建立與該 初始輪廓的形狀距離相關(guān)的能量場(chǎng)；S2，通過(guò)計(jì)算目標(biāo)對(duì)象中所提取的邊緣的每一點(diǎn)的梯度強(qiáng)度的值來(lái)建立梯度強(qiáng)度 言旨量場(chǎng)；S3，通過(guò)計(jì)算初始輪廓中每一點(diǎn)的切線方向與目標(biāo)對(duì)象中所提取的邊緣的每一點(diǎn) 的切線方向的一致性，來(lái)建立梯度方向能量場(chǎng)；S4，將步驟S1 S3所建立的三個(gè)能量場(chǎng)疊加得到新的能量場(chǎng)，然后對(duì)其進(jìn)行全局 優(yōu)化，得到圖像中目標(biāo)對(duì)象的準(zhǔn)確輪廓。其中，該初始輪廓的形狀先驗(yàn)知識(shí)能夠指示目標(biāo)對(duì)象的幾何形狀、所處位置和所占據(jù)的大概區(qū)域。其中，在步驟S1中，建立與該初始輪廓的形狀距離相關(guān)的能量場(chǎng)的步驟具體為 根據(jù)初始輪廓的各個(gè)點(diǎn)的位置，計(jì)算出每一點(diǎn)與該點(diǎn)沿著初始輪廓法線方向上對(duì)應(yīng)點(diǎn)的距 離，然后根據(jù)該距離計(jì)算出歸一化能量，得到與初始輪廓的原始形狀距離相關(guān)的能量場(chǎng)的值。
其中，在步驟S3中，通過(guò)計(jì)算目標(biāo)對(duì)象中所提取的邊緣的每一點(diǎn)的梯度方向，得 到所述目標(biāo)對(duì)象中所提取的邊緣的每一點(diǎn)的切線方向。其中，在步驟S4中，根據(jù)初始輪廓上各個(gè)點(diǎn)的彈性系數(shù)和硬直系數(shù)，利用迭代法 尋找初始輪廓上各個(gè)點(diǎn)在自身鄰域范圍內(nèi)的最優(yōu)位置，直至算法收斂，得到目標(biāo)對(duì)象的準(zhǔn) 確輪廓。其中，在步驟S3中，把初始輪廓中每一點(diǎn)的切線方向的向量與目標(biāo)對(duì)象中所提取 的邊緣的每一點(diǎn)的切線方向的向量分別歸一化之后，將二者的點(diǎn)積作為所述一致性的度 量，該點(diǎn)積即為所述梯度方向能量場(chǎng)的值。本發(fā)明還提供了一種基于形狀約束和方向場(chǎng)的主動(dòng)輪廓系統(tǒng)，包括與原始形狀距離相關(guān)的能量場(chǎng)計(jì)算單元，用于輸入圖像中目標(biāo)對(duì)象的初始輪廓， 根據(jù)該初始輪廓的形狀先驗(yàn)知識(shí)，建立與該初始輪廓的形狀距離相關(guān)的能量場(chǎng)；梯度強(qiáng)度能量場(chǎng)計(jì)算單元，用于通過(guò)計(jì)算目標(biāo)對(duì)象中所提取的邊緣的每一點(diǎn)的梯 度強(qiáng)度的值來(lái)建立梯度強(qiáng)度能量場(chǎng)；梯度方向能量場(chǎng)計(jì)算單元，用于通過(guò)計(jì)算初始輪廓中每一點(diǎn)的切線方向與目標(biāo)對(duì) 象中所提取的邊緣的每一點(diǎn)的切線方向的一致性，來(lái)建立梯度方向能量場(chǎng)；全局優(yōu)化單元，用于將以上三個(gè)單元所建立的三個(gè)能量場(chǎng)疊加得到新的能量場(chǎng)， 然后對(duì)其進(jìn)行全局優(yōu)化，得到圖像中目標(biāo)對(duì)象的準(zhǔn)確輪廓。(三)有益效果本發(fā)明的技術(shù)方案既考慮了形狀先驗(yàn)知識(shí)對(duì)于結(jié)果輪廓的約束，又能通過(guò)方向場(chǎng) 的信息(體現(xiàn)在建立梯度強(qiáng)度能量場(chǎng)和梯度方向能量場(chǎng))使得輪廓更接近于原始的可視邊 緣，從而使得提取出的輪廓更加準(zhǔn)確。總之，該方法能夠在已知圖像中目標(biāo)圖像幾何信息的 情況下，給出目標(biāo)圖像輪廓的更準(zhǔn)確、更完整的表達(dá)，不僅完整的保留了該目標(biāo)圖像的幾何 特征，又豐富了其輪廓細(xì)節(jié)。


圖1是本發(fā)明實(shí)施例的方法流程圖；圖2是實(shí)施本發(fā)明實(shí)施例的方法得到的三種能量圖；圖3是實(shí)施本發(fā)明實(shí)施例的方法的結(jié)果圖。
具體實(shí)施例方式下面結(jié)合附圖和實(shí)施例，對(duì)本發(fā)明的具體實(shí)施方式
作進(jìn)一步詳細(xì)說(shuō)明。以下實(shí)施 例用于說(shuō)明本發(fā)明，但不用來(lái)限制本發(fā)明的范圍。圖1為本發(fā)明實(shí)施例的方法流程圖。如圖1所示，首先輸入目標(biāo)圖像的一個(gè)初始 輪廓，該輪廓能夠正確指示目標(biāo)圖像的幾何形狀，并能夠標(biāo)示出目標(biāo)圖像所處的位置和所
4占據(jù)的大概區(qū)域。初始輪廓上各點(diǎn)按順時(shí)針存儲(chǔ)，并將各點(diǎn)記為{XJ，同時(shí)，計(jì)算初始輪廓 每一點(diǎn)處的切線方向，記為{cDU。下面需要建立三種能量圖(如圖2所示)首先根據(jù)初始輪廓上各點(diǎn)的位置，找出圖像上每一點(diǎn)順著對(duì)應(yīng)的輪廓法線方向和 輪廓上哪一點(diǎn)對(duì)應(yīng)，計(jì)算其距離[D(V)i]，得到與原始形狀距離相關(guān)的能量場(chǎng)(即形狀先驗(yàn) 能量場(chǎng))，其能量值(與原始形狀距離相關(guān)的能量場(chǎng)的值)為Eshape,i = N((l+D(V)i)_1其中，N代表了歸一化函數(shù)，使得該能量值處于0 1之間。以此能量作為本發(fā)明 中的形狀約束對(duì)于輪廓變化的影響方式。可以看到，越靠近原位置，能量越大，匹配的可信 度被認(rèn)為更高。然后，對(duì)圖像進(jìn)行邊緣提取。本發(fā)明采用計(jì)算梯度的方法提取邊緣，邊緣的強(qiáng)度值 即作為所說(shuō)的梯度強(qiáng)度能量場(chǎng)的值，記作Estrengthji = S^)同時(shí)，根據(jù)提取出的邊緣梯度方向，計(jì)算出每一點(diǎn)處的邊緣切線方向，根據(jù)前面找 到的對(duì)應(yīng)關(guān)系，在將對(duì)應(yīng)的輪廓點(diǎn)和圖像上的點(diǎn)的方向向量歸一化后，把兩者的點(diǎn)積作為 其方向一致性的度量，即E^^^N^V^dX,))最后，疊加上述三個(gè)能量值，得到本發(fā)明中調(diào)整輪廓所需的優(yōu)化能量場(chǎng)Ei 一 ct Eshape，3 Edirection，Y Estrength，士上述能量疊加時(shí)的系數(shù)需滿足^/一+/ 2+一 =1 ,而a、0、Y的值可以根據(jù)所要
提取的目標(biāo)對(duì)象性質(zhì)的不同進(jìn)行選擇若目標(biāo)對(duì)象被遮擋嚴(yán)重，則取a為大于0.5的值； 若初始輪廓與目標(biāo)對(duì)象比較接近，則a為小于0.5的值；并且一般取0 = Y。在建立好優(yōu)化能量場(chǎng)后，為了保證輪廓的平滑性和連續(xù)性，引入彈性系數(shù)和硬直 系數(shù)——分別用初始輪廓曲線在該點(diǎn)處的一階導(dǎo)數(shù)和二階導(dǎo)數(shù)來(lái)表示，每一點(diǎn)都在自己的 鄰域范圍內(nèi)尋找最優(yōu)位置，迭代直至算法收斂。此時(shí)得到的結(jié)果認(rèn)為是目標(biāo)圖像的準(zhǔn)確輪 廓。如圖3所示，粗實(shí)輪廓線顯示了算法收斂時(shí)的結(jié)果。本發(fā)明還提供了一種基于形狀約束和方向場(chǎng)的主動(dòng)輪廓系統(tǒng)，包括與原始形狀距離相關(guān)的能量場(chǎng)計(jì)算單元，用于輸入圖像中目標(biāo)對(duì)象的初始輪廓， 根據(jù)該初始輪廓的形狀先驗(yàn)知識(shí)，建立與該初始輪廓的形狀距離相關(guān)的能量場(chǎng)；梯度強(qiáng)度能量場(chǎng)計(jì)算單元，用于通過(guò)計(jì)算目標(biāo)對(duì)象中所提取的邊緣的每一點(diǎn)的梯 度強(qiáng)度的值來(lái)建立梯度強(qiáng)度能量場(chǎng)；梯度方向能量場(chǎng)計(jì)算單元，用于通過(guò)計(jì)算初始輪廓中每一點(diǎn)的切線方向與目標(biāo)對(duì) 象中所提取的邊緣的每一點(diǎn)的切線方向的一致性，來(lái)建立梯度方向能量場(chǎng)；全局優(yōu)化單元，用于將以上三個(gè)單元所建立的三個(gè)能量場(chǎng)疊加得到新的能量場(chǎng)， 然后對(duì)其進(jìn)行全局優(yōu)化，得到圖像中目標(biāo)對(duì)象的準(zhǔn)確輪廓。由以上實(shí)施例可以看出，該技術(shù)方案既考慮了形狀先驗(yàn)知識(shí)對(duì)于結(jié)果輪廓的約 束，又能通過(guò)方向場(chǎng)的信息(體現(xiàn)在建立梯度強(qiáng)度能量場(chǎng)和梯度方向能量場(chǎng))使得輪廓更 接近于原始的可視邊緣，從而使得提取出的輪廓更加準(zhǔn)確。總之，該方法能夠在已知圖像中 目標(biāo)圖像幾何信息的情況下，給出目標(biāo)圖像輪廓的更準(zhǔn)確、更完整的表達(dá)，不僅完整的保留
5了該目標(biāo)圖像的幾何特征，又豐富了其輪廓細(xì)節(jié)。 以上所述僅是本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施方式，應(yīng)當(dāng)指出，對(duì)于本技術(shù)領(lǐng)域的普通技術(shù)人 員來(lái)說(shuō)，在不脫離本發(fā)明技術(shù)原理的前提下，還可以做出若干改進(jìn)和變型，這些改進(jìn)和變型 也應(yīng)視為本發(fā)明的保護(hù)范圍。
權(quán)利要求
一種基于形狀約束和方向場(chǎng)的主動(dòng)輪廓方法，其特征在于，包括以下步驟S1，輸入圖像中目標(biāo)對(duì)象的初始輪廓，根據(jù)該初始輪廓的形狀先驗(yàn)知識(shí)，建立與該初始輪廓的形狀距離相關(guān)的能量場(chǎng)；S2，通過(guò)計(jì)算目標(biāo)對(duì)象中所提取的邊緣的每一點(diǎn)的梯度強(qiáng)度的值來(lái)建立梯度強(qiáng)度能量場(chǎng)；S3，通過(guò)計(jì)算初始輪廓中每一點(diǎn)的切線方向與目標(biāo)對(duì)象中所提取的邊緣的每一點(diǎn)的切線方向的一致性，來(lái)建立梯度方向能量場(chǎng)；S4，將步驟S1～S3所建立的三個(gè)能量場(chǎng)疊加得到新的能量場(chǎng)，然后對(duì)其進(jìn)行全局優(yōu)化，得到圖像中目標(biāo)對(duì)象的準(zhǔn)確輪廓。
2.如權(quán)利要求1所述的基于形狀約束和方向場(chǎng)的主動(dòng)輪廓方法，其特征在于，該初始 輪廓的形狀先驗(yàn)知識(shí)能夠指示目標(biāo)對(duì)象的幾何形狀、所處位置和所占據(jù)的大概區(qū)域。
3.如權(quán)利要求2所述的基于形狀約束和方向場(chǎng)的主動(dòng)輪廓方法，其特征在于，在步驟 S1中，建立與該初始輪廓的形狀距離相關(guān)的能量場(chǎng)的步驟具體為根據(jù)初始輪廓的各個(gè)點(diǎn) 的位置，計(jì)算出每一點(diǎn)與該點(diǎn)沿著初始輪廓法線方向上對(duì)應(yīng)點(diǎn)的距離，然后根據(jù)該距離計(jì) 算出歸一化能量，得到與初始輪廓的原始形狀距離相關(guān)的能量場(chǎng)的值。
4.如權(quán)利要求2所述的基于形狀約束和方向場(chǎng)的主動(dòng)輪廓方法，其特征在于，在步驟 S3中，通過(guò)計(jì)算目標(biāo)對(duì)象中所提取的邊緣的每一點(diǎn)的梯度方向，得到所述目標(biāo)對(duì)象中所提 取的邊緣的每一點(diǎn)的切線方向。
5.如權(quán)利要求2所述的基于形狀約束和方向場(chǎng)的主動(dòng)輪廓方法，其特征在于，在步驟 S4中，根據(jù)初始輪廓上各個(gè)點(diǎn)的彈性系數(shù)和硬直系數(shù)，利用迭代法尋找初始輪廓上各個(gè)點(diǎn) 在自身鄰域范圍內(nèi)的最優(yōu)位置，直至算法收斂，得到目標(biāo)對(duì)象的準(zhǔn)確輪廓。
6.如權(quán)利要求2或4所述的基于形狀約束和方向場(chǎng)的主動(dòng)輪廓方法，其特征在于，在步 驟S3中，把初始輪廓中每一點(diǎn)的切線方向的向量與目標(biāo)對(duì)象中所提取的邊緣的每一點(diǎn)的 切線方向的向量分別歸一化之后，將二者的點(diǎn)積作為所述一致性的度量，該點(diǎn)積即為所述 梯度方向能量場(chǎng)的值。
7.一種基于形狀約束和方向場(chǎng)的主動(dòng)輪廓系統(tǒng)，其特征在于，包括與原始形狀距離相關(guān)的能量場(chǎng)計(jì)算單元，用于輸入圖像中目標(biāo)對(duì)象的初始輪廓，根據(jù) 該初始輪廓的形狀先驗(yàn)知識(shí)，建立與該初始輪廓的形狀距離相關(guān)的能量場(chǎng)；梯度強(qiáng)度能量場(chǎng)計(jì)算單元，用于通過(guò)計(jì)算目標(biāo)對(duì)象中所提取的邊緣的每一點(diǎn)的梯度強(qiáng) 度的值來(lái)建立梯度強(qiáng)度能量場(chǎng)；梯度方向能量場(chǎng)計(jì)算單元，用于通過(guò)計(jì)算初始輪廓中每一點(diǎn)的切線方向與目標(biāo)對(duì)象中 所提取的邊緣的每一點(diǎn)的切線方向的一致性，來(lái)建立梯度方向能量場(chǎng)；全局優(yōu)化單元，用于將以上三個(gè)單元所建立的三個(gè)能量場(chǎng)疊加得到新的能量場(chǎng)，然后 對(duì)其進(jìn)行全局優(yōu)化，得到圖像中目標(biāo)對(duì)象的準(zhǔn)確輪廓。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種基于形狀約束和方向場(chǎng)的主動(dòng)輪廓方法及其系統(tǒng)。該方法包括以下步驟S1，輸入圖像中目標(biāo)對(duì)象的初始輪廓，根據(jù)該初始輪廓的形狀先驗(yàn)知識(shí)，建立與該初始輪廓的形狀距離相關(guān)的能量場(chǎng)；S2，通過(guò)計(jì)算目標(biāo)對(duì)象中所提取的邊緣的每一點(diǎn)的梯度強(qiáng)度的值來(lái)建立梯度強(qiáng)度能量場(chǎng)；S3，通過(guò)計(jì)算初始輪廓中每一點(diǎn)的切線方向與目標(biāo)對(duì)象中所提取的邊緣的每一點(diǎn)的切線方向的一致性，來(lái)建立梯度方向能量場(chǎng)；S4，將步驟S1～S3建立的三個(gè)能量場(chǎng)疊加得到新的能量場(chǎng)，進(jìn)行全局優(yōu)化，得到目標(biāo)對(duì)象的準(zhǔn)確輪廓。本發(fā)明能在已知圖像中目標(biāo)圖像幾何信息的情況下，給出目標(biāo)圖像輪廓的更準(zhǔn)確、更完整的表達(dá)，不僅完整保留了該目標(biāo)圖像的幾何特征，又豐富了輪廓細(xì)節(jié)。
文檔編號(hào)G06T7/00GK101833750SQ20101014936
公開日2010年9月15日 申請(qǐng)日期2010年4月15日 優(yōu)先權(quán)日2010年4月15日
發(fā)明者張方略, 程明明, 胡事民 申請(qǐng)人:清華大學(xué)