《圖像中複雜形變物體的外輪廓搜尋方法研究》是依託西安交通大學，由蘇遠歧擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：圖像中複雜形變物體的外輪廓搜尋方法研究
- 項目類別：青年科學基金項目
- 項目負責人：蘇遠歧
- 依託單位：西安交通大學
中文摘要,結題摘要,
中文摘要
物體形狀的複雜變化是精確自動分割面臨的主要困難之一，本項目將利用物體的外形特徵，通過求解複雜形變物體的外輪廓，解決物體的精確分割問題。當把物體外形的所有變化定義為一個形狀空間，物體外輪廓的解析過程就轉化為一個形狀搜尋問題，在形狀空間中定位與給定圖像最匹配的形狀。形狀空間結構的複雜性、物體外觀的變化及背景噪聲的影響都極易使搜尋過程陷入局部最小。因此，本項目從形狀空間的表示與搜尋過程的設計兩方面入手，提出融合物體形狀先驗與圖像底層特徵的物體外輪廓解析方法。主要特色與創新點在於：（1）提出聚類與部件模型結合的方式，解決了複雜形狀變化和部分缺失下的形狀表示；（2）通過物體的局部匹配估計外形的局部近似，漸進縮減物體外形子空間，實現複雜形變物體外輪廓的精確搜尋。
結題摘要
物體外輪廓的搜尋是計算視覺研究的核心問題之一，對複雜形變的建模與有噪聲環境下的形狀匹配是該問題面臨著最大挑戰。項目專注於複雜形狀的表示與匹配問題，圍繞著物體外輪廓搜素這一目標展開了相關的研究；研究的內容包括：形狀基元的提取，複雜形狀的表示與統計，形狀的匹配以及基於形狀匹配的相關套用，為複雜形狀的理解提供一種新的思路與方法。 依據項目規劃，經過三年的研究，本項目所取得的代表性研究成果包括：（1）提出一種帶隱藏變數的層次形變模型用於形狀建模，並挖掘輪廓片段的序關係，給出疊代動態算法用以求解該模型下的形狀匹配；（2）提出一種針對物體檢測任務的輪廓片段提取方法，最大限度的保證同一物體的輪廓分散在儘可能少的輪廓片段中，從而提高檢測的精度；（3）將所提的輪廓搜尋方法用在交通場景的物體檢測與跟蹤中，為無人車的仿真測試提供場景；（4）提出一種稀疏結構用以快速求解圓形物體的外輪廓；（5）改進傳統的水平集方法，顯式引入前背景對比度指標，提高水平集方法的穩定性。 在項目資助下，項目組成員先後赴美國、智利開展學術交流及參加國際學術會議，並與到訪的國內外學者進行了深入的交流。項目組成員先後在國內外學術刊物上共發表學術論文8篇，其中SCI檢索的國際期刊4篇（含已錄用），CCF A類會議1篇，申請國家發明專利3項，其中1項已授權。以此為基礎，項目組先後培養了2名博士研究生和2名碩士研究生。
