計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)就是通過(guò)計(jì)算機(jī)快速準(zhǔn)確獲取目標(biāo)的位置、速度和加速度等目標(biāo)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)參數(shù),基于這些信息可以進(jìn)一步對(duì)目標(biāo)進(jìn)行分析�；谔卣髌ヅ涞拇_定性視覺(jué)目標(biāo)跟蹤算法以其較高的實(shí)時(shí)性、較高的精確度,具有較好的應(yīng)用前景良好。但是在一些復(fù)雜的跟蹤場(chǎng)景的應(yīng)用中,此類(lèi)方法因受多種因素影響易于丟失目標(biāo)。因此,該類(lèi)視覺(jué)目標(biāo)跟蹤算法還有許多的缺陷需要改進(jìn)。針對(duì)跟蹤微小型目標(biāo)容易失敗的問(wèn)題,以熒光顯微鏡下的神經(jīng)絲蛋白影像為實(shí)驗(yàn)對(duì)象。利用HSV顏色空間所得顏色直方圖建立目標(biāo)模型,結(jié)合預(yù)測(cè)點(diǎn)對(duì)目標(biāo)特征點(diǎn)加權(quán)。通過(guò)在目標(biāo)顏色概率模型中引入核函數(shù),利用核密度梯度來(lái)進(jìn)行目標(biāo)搜索,最終在每幀圖像中獲取目標(biāo)的具體位置。鑒于神經(jīng)絲蛋白的特殊性,本章還對(duì)比分析了其他兩種概率預(yù)測(cè)類(lèi)算法的跟蹤效果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,此方法能夠快速穩(wěn)定跟蹤神經(jīng)絲蛋白,為神經(jīng)絲蛋白質(zhì)的醫(yī)學(xué)研究提供了新的途徑。針對(duì)傳統(tǒng)camshift算法的目標(biāo)建模及匹配易受干擾像素影響的問(wèn)題,對(duì)目標(biāo)建模和匹配做了相應(yīng)改進(jìn)。改進(jìn)的目標(biāo)建模方法通過(guò)分塊選取目標(biāo)中最為明顯的顏色特征,使得目標(biāo)與背景的區(qū)分更加明顯。此外在跟蹤過(guò)程中的目標(biāo)匹配環(huán)節(jié),基于傳統(tǒng)模型的跟蹤方法需要逐個(gè)查閱... 

【文章來(lái)源】：新疆大學(xué)新疆維吾爾自治區(qū) 211工程院校

【文章頁(yè)數(shù)】：63 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

計(jì)算機(jī)視覺(jué)在交通領(lǐng)域的應(yīng)用[53]

圖 1-1 計(jì)算機(jī)視覺(jué)在交通領(lǐng)域的應(yīng)用[53]能交通領(lǐng)域應(yīng)用[53]。主要包括市域交通、高速公路和軌道交通。智含的關(guān)鍵技術(shù)，主要包括交通信息的采集、處理、通信技術(shù)、城市制技術(shù)、空間信息技術(shù)、智能汽車(chē)與車(chē)輛主動(dòng)安全等。計(jì)算機(jī)視覺(jué)處理，是通過(guò)攝影設(shè)備獲取場(chǎng)景的視覺(jué)影像，并利用計(jì)算機(jī)程序創(chuàng)或半自動(dòng)化的視覺(jué)信息轉(zhuǎn)化和分析系統(tǒng)，并輸出準(zhǔn)確及時(shí)的視覺(jué)信類(lèi)似于人的視覺(jué)功能。這項(xiàng)技術(shù)在工業(yè)領(lǐng)域有著應(yīng)用廣泛，并獲得。勞動(dòng)力成本耗費(fèi)巨大且效率極為低下一直是人工處理交通問(wèn)題這缺點(diǎn)，而融合計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的智能交通系統(tǒng)的發(fā)展將顯著地提高約勞動(dòng)力成本。因此，計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)在智能交通領(lǐng)域的應(yīng)用成為門(mén)趨勢(shì)。

新疆大學(xué)碩士研究生學(xué)位論文圖像醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用[51]。今天醫(yī)院用的大部分的檢查設(shè)備涉及圖像處理，包含超聲波、核磁共振、X 光、CT 等設(shè)備。即使是做常規(guī)的化學(xué)檢測(cè)，比如驗(yàn)血，也需要獲得樣本的顯微鏡成像。更重要的是，當(dāng)今的許多前沿的醫(yī)學(xué)研究都要依賴電子成像設(shè)備，而后續(xù)的醫(yī)學(xué)圖像分析更加離不開(kāi)計(jì)算機(jī)的輔助。傳統(tǒng)的人工分析熒光顯微鏡影像的方法費(fèi)時(shí)費(fèi)力、工作效率低下，還可能由于人精神不集中疲勞等主觀因素而產(chǎn)生人為誤差。因此，引入計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)來(lái)創(chuàng)建一種高效穩(wěn)定的醫(yī)學(xué)圖像分析、處理方法是非常必要的。不僅能降低人的勞動(dòng)強(qiáng)度，還能為醫(yī)學(xué)研究提供可靠的數(shù)據(jù)來(lái)源。


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