【摘要】：基于圖像或者視頻的目標(biāo)分割和跟蹤技術(shù)是計(jì)算機(jī)視覺研究領(lǐng)域中的熱點(diǎn),該技術(shù)被廣泛應(yīng)用于智能視頻監(jiān)控、天文觀測、機(jī)器人、國防系統(tǒng)、生物醫(yī)學(xué)、工業(yè)檢測等各個(gè)方面。為了實(shí)現(xiàn)對細(xì)胞目標(biāo)的長時(shí)間觀察和定量分析,為細(xì)胞運(yùn)動學(xué)提供準(zhǔn)確可靠的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),本文將運(yùn)動目標(biāo)跟蹤技術(shù)應(yīng)用于對細(xì)胞目標(biāo)的跟蹤。目前細(xì)胞跟蹤算法主要是在細(xì)胞分割結(jié)果具有高度的準(zhǔn)確性的基礎(chǔ)上進(jìn)行的。因此,當(dāng)細(xì)胞分割模塊出現(xiàn)誤差時(shí),細(xì)胞跟蹤的準(zhǔn)確性將受到嚴(yán)重影響。本文針對細(xì)胞分割時(shí)由誤差導(dǎo)致的跟蹤準(zhǔn)確性差這一普遍存在的問題,對細(xì)胞分割及跟蹤技術(shù)進(jìn)行研究,在對現(xiàn)有的細(xì)胞分割和跟蹤方法進(jìn)行深入學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)上,通過將隨機(jī)Hough變換方法與GVF-Snake方法相結(jié)合,來建立一種逐步細(xì)化的細(xì)胞圖像分割框架,研究基于圖論的目標(biāo)跟蹤方法,利用圖結(jié)構(gòu)對細(xì)胞間拓?fù)潢P(guān)系的描述,將分割圖像時(shí)的細(xì)胞跟蹤問題轉(zhuǎn)換成求解圖的最小費(fèi)用最大流問題。主要研究內(nèi)容包括:(1)建立逐步細(xì)化的細(xì)胞圖像分割框架。在應(yīng)用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)對細(xì)胞圖像進(jìn)行預(yù)處理的基礎(chǔ)上,使用隨機(jī)Hough變換獲取細(xì)胞圖像的粗糙輪廓,并采用GVF-Snake模型完成對精確輪廓的提取。通過對細(xì)胞圖像進(jìn)行測試,表明:所提出的分割框架能夠有效提高細(xì)胞分割的準(zhǔn)確性。(2)研究基于圖論的細(xì)胞跟蹤方法。通過將圖像序列中細(xì)胞集合元素表示為節(jié)點(diǎn)和將鄰域內(nèi)細(xì)胞間的相似性表示為權(quán)重,建立圖結(jié)構(gòu),在此基礎(chǔ)上提出基于拓?fù)浼s束的圖精簡方法。利用連續(xù)最短路徑算法有效解決最小費(fèi)用最大流問題,同時(shí)與標(biāo)記刪除方法相結(jié)合,獲得全局最優(yōu)解,找到所有細(xì)胞的軌跡,最終實(shí)現(xiàn)對多細(xì)胞的目標(biāo)跟蹤。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:利用該方法對細(xì)胞圖像序列進(jìn)行測試,具有較好的跟蹤效果。
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP391.41

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9 帥永e，

本文編號：2560806