基于统计中心线的目标特征提取算法研究

ArcGIS方法利用到路面提取道路中心线的方法

A r c G I S方法-利用到路面提取道路中心线的方法利用到路面提取道路中心线的方法在利用GIS制图时，需要经常跟数据打交道。很多初级的制图人员都存在一种惯性思路，以为数据精度越高，出图的效果就越好。这是错误的观点。假如现在需要制作1:1w的地图，但手头上却只有1:500的地形图，数据精度虽然很高，但却无法在小比例尺下显示出来。回到主题上，1:500的数据，大多数道路都是以面状显示。由于其精度高，有些数据甚至是不带线道路图层的，而在1w的地图下，道路以线状表达才是符合要求的。所以，这就需要涉及到地图制图的一个常规工作—地图缩编。本文主要介绍如何从到路面直接提取出道路中心线，从而辅助小比例尺地图的制作。由于面状数据一般都是不规则的，所以很难从其提取中心线，一般的GIS软件也没提供直接提取的工具。ArcGIS里面虽然也有一些工具可以辅助一下处理，例如在制图工具箱里面有一个提取中心线的工具，但这个工具的作用是通过道路边线（双线）提取中心线。也有人说ArcGIS里面同样是提供面转线工具，先用工具转一道再提取不就行了吗？可是问题来了，面转线工具传出来的数据是封闭线，而不是道路边线，提取中心线工具依然是不可用，除非在每个路面图形打断两端的封闭，不然无法进行提取，恰好打断工作又是非常的巨大。因此，该方法还是不可用。为了解决这个问题，那就是ArcScan扩展模块。提到ArcScan扩展，很多专业人员第一时间反应是这只是个栅格矢量化工具，跟当前讨论的中心线提取似乎没有任何关系。只要深入了解ArcScan扩展的具体细节，我们不难发现其自动矢量化里面可以提取面要素和中心线，利用这一特性，我们就可以曲线去完成该任务了。先来说说总体思路：将路面（矢量面数据）转化为栅格数据，因为ArcScan只能对栅格数据进行处理，由于是从矢量转为栅格而非扫描，栅格质量一般会非常好；通过二值化栅格

文本特征提取方法

https://www.360docs.net/doc/dc9305460.html,/u2/80678/showart_1931389.html 一、课题背景概述文本挖掘是一门交叉性学科,涉及数据挖掘、机器学习、模式识别、人工智能、统计学、计算机语言学、计算机网络技术、信息学等多个领域。文本挖掘就是从大量的文档中发现隐含知识和模式的一种方法和工具,它从数据挖掘发展而来,但与传统的数据挖掘又有许多不同。文本挖掘的对象是海量、异构、分布的文档(web);文档内容是人类所使用的自然语言,缺乏计算机可理解的语义。传统数据挖掘所处理的数据是结构化的,而文档(web)都是半结构或无结构的。所以,文本挖掘面临的首要问题是如何在计算机中合理地表示文本,使之既要包含足够的信息以反映文本的特征,又不至于过于复杂使学习算法无法处理。在浩如烟海的网络信息中,80%的信息是以文本的形式存放的，WEB文本挖掘是WEB内容挖掘的一种重要形式。文本的表示及其特征项的选取是文本挖掘、信息检索的一个基本问题，它把从文本中抽取出的特征词进行量化来表示文本信息。将它们从一个无结构的原始文本转化为结构化的计算机可以识别处理的信息，即对文本进行科学的抽象，建立它的数学模型，用以描述和代替文本。使计算机能够通过对这种模型的计算和操作来实现对文本的识别。由于文本是非结构化的数据,要想从大量的文本中挖掘有用的信息就必须首先将文本转化为可处理的结构化形式。目前人们通常采用向量空间模型来描述文本向量,但是如果直接用分词算法和词频统计方法得到的特征项来表示文本向量中的各个维,那么这个向量的维度将是非常的大。这种未经处理的文本矢量不仅给后续工作带来巨大的计算开销,使整个处理过程的效率非常低下,而且会损害分类、聚类算法的精确性,从而使所得到的结果很难令人满意。因此,必须对文本向量做进一步净化处理,在保证原文含义的基础上,找出对文本特征类别最具代表性的文本特征。为了解决这个问题,最有效的办法就是通过特征选择来降维。目前有关文本表示的研究主要集中于文本表示模型的选择和特征词选择算法的选取上。用于表示文本的基本单位通常称为文本的特征或特征项。特征项必须具备一定的特性:1)特征项要能够确实标识文本内容;2)特征项具有将目标文本与其他文本相区分的能力;3)特征项的个数不能太多;4)特征项分离要比较容易实现。在中文文本中可以采用字、词或短语作为表示文本的特征项。相比较而言，词比字具有更强的表达能力，而词和短语相比，词的切分难度比短语的切分难度小得多。因此，目前大多数中文文本分类系统都采用词作为特征项，称作特征词。这些特征词作为文档的中间表示形式，用来实现文档与文档、文档与用户目标之间的相似度计算。如果把所有的词都作为特征项，那么特征向量的维数将过于巨大，从而导致计算量太大，在这样的情况下，要完成文本分类几乎是不可能的。特征抽取的主要功能是在不损伤文本核心信息的情况下尽量减少要处理的单词数，以此来降低向量空间维数，从而简化计算，提高文本处理的速度和效率。文本特征选择对文本内容的过滤和分类、聚类处理、自动摘要以及用户兴趣模式发现、知识发现等有关方面的研究都有非常重要的影响。通常根据某个特征评估函数计算各个特征的评分值，然后按评分值对这些特征进行排序，选取若干个评分值最高的作为特征词，这就是特征抽取(Feature Selection)。

一种基于脊线跟踪的冠状动脉中心线提取方法

收稿日期:2006-11-26;修订日期:2007-07-06 基金项目:新世纪优秀人才支持计划资助项目(NCET 20420948) 作者简介:高飞(1968-),男,山东昌乐人,副教授,博士,主要研究方向:智能信息处理、图像图形学;　高新波(1972-),男,山东莱芜人,教授,博士,主要研究方向:智能信息处理、图像工程、视频信号处理. 文章编号:1001-9081(2007)S1-0380-02 一种基于脊线跟踪的冠状动脉中心线提取方法高　飞1 ,高新波 2 (1.深圳大学信息工程学院,广东深圳518060;2.西安电子科技大学电子工程学院,陕西西安710071)(nels on_gao2010@yahoo .com;nels ongao2010@g mail .com ) 摘　要:冠脉血管中心线的提取是血管造影图像定量分析中的关键步骤。基于脊线跟踪法,提出了一种血管中心线自动提取方法。通过交互式地指定一个起始点和一个终止点,该算法能够自动获取两点间的血管中心线。实验结果表明了该方法的鲁棒性和可重复性。关键词:中心线提取;定量冠脉分析;脊线跟踪中图分类号:TP391.41 文献标识码:A 0　引言冠脉血管造影是临床诊断的重要手段。对冠脉血管进行定量分析具有重要的实际意义。与传统定性诊断方法相比,它克服了医生判断的主观随意性,提供了更为客观准确的诊断依据。血管轮廓线和中心线的自动提取是血管定量分析的前提。在血管造影图像中,血管的提取可以采用基于区域或边缘的图像分割技术。文献[1]中指出血管的剖面灰度分布呈近似高斯型,因此利用二维高斯模板来提取血管,但该方法比较耗时。文献[2]中利用一维旋转高斯模板代替了二维高斯模板,降低了算法的复杂度。不过,从精确分析的角度看,在血管分析中准确提取血管边缘是更好的选择。在现有的许多血管轮廓提取算法中,血管中心线的检测是最为关键和困难的一步。最简单的方法是手工描绘[3],但该方法费时费力且可重复性差,所以逐渐为人机交互的半自动方法所取代。在这些交互式方法中,操作者只需指明待分析血管段的起始点和结束点,就可以自动获得两点间的中心线[4,6]。不过,现有的中心线提取算法大都基于动态规划方法的,搜索时间较长,难以满足临床上实时性的要求。因此急需研究实时性能好的血管中心线提取算法。既然血管剖面呈近似高斯分布,那么可以将血管的中心线看作脊线。中心线提取问题就转化为脊线的检测。受文献[5]中指纹特征点提取的脊线跟踪法的启发,本文提出了一种基于脊线跟踪的血管中心线提取方法,在实际应用中也取得了比较好的效果。需要指出的是,这里所说的中心线并不是严格的血管的对称轴线,只要求它位于血管内部且与血管走向一致即可,文献[4]中对此有详细说明。 1　血管中心线提取算法 1.1　图像预处理血管造影图像质量因拍摄条件的不同而参差不齐,一般都有较强的噪声干扰。既然本文方法主要依据的是血管的脊线特征,因此,首先需要降低噪声对脊线特征的破坏。这里采用二维高斯模板来平滑噪声,模板大小一般应大于所选血管段的最大直径。图1显示了滤波的效果:图1(a )是沿血管一个剖面(垂直中心线方向)的灰度分布曲线,可以看到它近似的反高斯形状;图1(b )是相应位置的梯度强度;图1(c )(d )为对应的平滑处理结果,可以看到,虽然处理后目标与背景的对比度降低了,但目标灰度和梯度的真实结构得到了加强,这有利于后面准确的计算局部脊线方向。图1　预处理结果显示 1.2　中心线跟踪跟踪过程可以分为两步:局部脊线方向计算和中心线上点的更新。局部脊线方向计算方法将在1.3节中详述,这里假设已经得到了这个方向。为了叙述方便,以下将正在处理的点称为当前点。如图2所示,P k -1是当前点,在P k -1处计算得局部脊线方向为θk -1,由P k -1沿θk -1前进d 个像素到达P ′k ,通过点的更新操作更新到P k ,此时P k 成为当前点。重复以上过程直到停止条件满足。在P ′k 点的更新操作中利用了匹配滤波方法:在P ′k 点得到局部脊线的估计方向θ′k ,以P ′k 为中心,在θ′k +π 2 的方向上获得剖面灰度分布曲线g ′(i )(i =1,…,2l +1)。设f (k )(k =-m ,…,m )为一维高斯滤波模板,长度为2m +1,满足 ∑k f (k ) =1。通过下式来得到更新的灰度分布g (i )(i =1,…,2l +1): ∑m v =-m f (v ) g ′ (i +v ),i =m +1,…,2l -m g ′(i ), 其他 (1) 取g (i )的局部极小值点作为更新点P k (如图2所示)。其中,参数l 、m 、d 可以经验地选择,l 应至少大于最大血管直第27卷2007年6月　计算机应用 Computer App licati ons 　 Vol .27June 2007

【CN110021017A】一种提取焊缝中心线的方法【专利】

(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910261024.5 (22)申请日 2019.04.02 (71)申请人南通大学地址 226019 江苏省南通市啬园路9号 (72)发明人赵佳皓　李凯凯　朱俊国　裴彬辉　黄奕晟　华亮　商亮亮　罗来武　吴劲松　卢聂诚　袁畅　于文渊　 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06T 7/136(2017.01) G06T 7/187(2017.01) G06T 7/194(2017.01) G06T 7/66(2017.01) (54)发明名称一种提取焊缝中心线的方法(57)摘要本发明涉及一种提取焊缝中心线的方法，包括：获取焊缝的原始图像；对所述原始图像进行同态滤波，获得削弱光照影响的灰度图像；对所述灰度图像进行局部阈值二值化处理得到二值图像；对局部阈值二值化处理后的二值图像进行形态学操作；将处理后的二值图像进行连通域处理，提取最大连通域，得仅保留焊缝的二值图像；使用距离变换函数将二值图像变换为凸显出焊缝中心线的灰度图像；对处理得到的灰度图像进行局部阈值二值化处理，得到保留焊缝中心线的二值图像；对处理得到的保留焊缝中心线的二值图像进行形态学处理和连通域处理，提取焊缝中心线。本发明公开的提取焊缝中心线的方法提取准确度高，而且对焊接环境要求不高，应用广泛。权利要求书1页说明书4页附图9页CN 110021017 A 2019.07.16 C N 110021017 A

权　利　要　求　书1/1页CN 110021017 A 1.一种提取焊缝中心线的方法，其特征在于，包括以下步骤： S1.获取焊缝的原始图像； S2.对所述原始图像进行同态滤波，获得削弱光照影响的灰度图像； S3.对所述灰度图像进行局部阈值二值化处理得到二值图像； S4.对局部阈值二值化处理后的二值图像进行形态学操作； S5.将处理后的二值图像进行连通域处理，提取最大连通域，得到仅保留焊缝的二值图像； S6.使用距离变换函数将步骤S5处理得到的二值图像变换为凸显出焊缝中心线的灰度图像； S7.对步骤S6处理得到的灰度图像进行局部阈值二值化处理，得到保留焊缝中心线的二值图像； S8.对步骤S7处理得到的保留焊缝中心线的二值图像进行形态学处理和连通域处理，提取焊缝中心线。 2.根据权利要求1所述的提取焊缝中心线的方法，其特征在于，对所述灰度图像进行局部阈值二值化处理得到二值图像，具体包括：对所述灰度图像中的每个像素点进行处理，得到二值图像；其中，二值图像中像素值为1的点属于前景区域，所述前景区域对应焊缝位置，二值图像中像素值为0的点属于背景区域。 3.根据权利要求1所述的提取焊缝中心线的方法，其特征在于，对局部阈值二值化处理后的二值图像进行形态学操作，具体为：通过开操作断开不同连通区域之间的弱小的连接，使噪声形成孤立的小区域，再通过设定面积阈值去除噪声，得到降噪图像；对所述降噪图像通过闭操作闭合图像缺损。 4.根据权利要求1所述的提取焊缝中心线的方法，其特征在于，步骤S6中所述距离变换函数为bwdist函数，所采用的公式为： b2＝bwdist(～b1) 上式中，b1对应二值化焊缝图像矩阵，b2对应变换得到的凸显出焊缝中心线的灰度图像矩阵。 5.根据权利要求1所述的提取焊缝中心线的方法，其特征在于，对保留焊缝中心线的二值图像进行形态学处理和连通域处理，提取焊缝中心线，具体包括：对保留焊缝中心线的二值化图像进行闭操作，得到消除内部孔洞的二值图像；对闭操作处理后的二值图像求最大连通域并保留最大连通域，得到略粗的二值化焊缝图像；对略粗的二值化焊缝图像进行细化操作得到所提取的焊缝中心线。 2

TLD目标跟踪算法

TLD目标跟踪算法一、算法的背景 TLD(Tracking-Learning-Detection)是英国萨里大学的一个捷克籍博士生Zdenek 出的一种新的单目标长时间（long term tracking）跟踪算法。该算法与传统跟踪算法的显著区别在于将传统的跟踪算法和传统的检测算法相结合来解决被跟踪目标在被跟踪过程中发生的形变、部分遮挡等问题。同时，通过一种改进的在线学习机制不断更新跟踪模块的“显著特征点”和检测模块的目标模型及相关参数，从而使得跟踪效果更加稳定、鲁棒、可靠。对于长时间跟踪而言，一个关键的问题是：当目标重新出现在相机视野中时，系统应该能重新检测到它，并开始重新跟踪。但是，长时间跟踪过程中，被跟踪目标将不可避免的发生形状变化、光照条件变化、尺度变化、遮挡等情况。传统的跟踪算法，前端需要跟检测模块相互配合，当检测到被跟踪目标之后，就开始进入跟踪模块，而此后，检测模块就不会介入到跟踪过程中。但这种方法有一个致命的缺陷：即，当被跟踪目标存在形状变化或遮挡时，跟踪就很容易失败；因此，对于长时间跟踪，或者被跟踪目标存在形状变化情况下的跟踪，很多人采用检测的方法来代替跟踪。该方法虽然在某些情况下可以改进跟踪效果，但它需要一个离线的学习过程。即：在检测之前，需要挑选大量的被跟踪目标的样本来进行学习和训练。这也就意味着，训练样本要涵盖被跟踪目标可能发生的各种形变和各种尺度、姿态变化和光照变化的情况。换言之，利用检测的方法来达到长时间跟踪的目的，对于训练样本的选择至关重要，否则，跟踪的鲁棒性就难以保证。考虑到单纯的跟踪或者单纯的检测算法都无法在长时间跟踪过程中达到理想的效果，所以，TLD方法就考虑将两者予以结合，并加入一种改进的在线学习机制，从而使得整体的目标跟踪更加稳定、有效。简单来说，TLD算法由三部分组成：跟踪模块、检测模块、学习模块；如下图所示其运行机制为：检测模块和跟踪模块互补干涉的并行进行处理。首先，跟踪模块假设相邻视频帧之间物体的运动是有限的，且被跟踪目标是可见的，以此来估计目标的运动。如果目标在相机视野中消失，将造成跟踪失败。检测模块假设每一个视帧都是彼此独立的，并且根据以往检测和学习到的目标模型，对每一帧图片进行全图搜索以定位目标可能出现的区域。同其它目标检测方法一样，TLD中的检测模块也有可能出现错误，且错误无非是错误的负样例和错误的正样例这两种情况。而学习模块则根据跟踪模块的结果对检测模块的这两种错误进行评估，并根据评估结果生成训练样本对检测模块的目标模型进行更新，同时对跟踪模块的“关键特征点”进行更新，以此来避免以后出现类似的

特征提取方法

4.2.2 特征提取方法图像经过一系列的预处理之后，原来大小不同、分布不规则的各个字符变成了一个个大小相同、排列整齐的字符。下面接要从被分割归一处理完毕的字符中，提取最能体现这个字符特点的特征向量。将提取出训练样本中的特征向量代入BP网络之中就可以对网络进行训练，提取出待识别的样本中的特征向量代入到训练好的BP网络中，就可以对汉字进行识别。特征向量的提取方法多种多样，可以分为基于结构特征的方法和基于像素分布特征的方法，下面给予简单介绍，并说明本文所用的方法。（1）结构特征。结构特征充分利用了字符本身的特点，由于车牌字符通常都是较规范的印刷体，因此可以较容易地从字符图像上得到它的字符笔画信息，并可根据这些信息来判别字符。例如，汉字的笔画可以简化为4类：横、竖、左斜和右斜。根据长度不同又可分为长横、短横、长竖和短竖等。将汉字分块，并提取每一块的笔画特征，就可得到一个关于笔画的矩阵，以此作为特征来识别汉字。（2）像素分布特征。像素分布特征的提取方法很多，常见的有水平、垂直投影的特征，微结构特征和周边特征等。水平、垂直投影的特征是计算字符图像在水平和垂直方向上像素值的多少，以此作为特征。微结构法将图像分为几个小块，统计每个小块的像素分布。周边特征则计算从边界到字符的距离。优点是排除了尺寸、方向变化带来的干扰，缺点是当字符出现笔划融合、断裂、部分缺失时不适用。 ①逐像素特征提取法这是一种最简单的特征提取方法。它可以对图像进行逐行逐列的扫描，当遇到黑色像素时取其特征值为1，遇到白色像素时取其特征值为0，这样当扫描结束后就获得一个维数与图像中的像素点的个数相同的特征向量矩阵。这种特征提取方法的特点就是算法简单，运算速度快，可以使BP网络很快的收敛，训练效果好，更重要的是对于数字图像这样特征较少的图像，这种方法提取的信息量最大，所以对于本系统来说，这种方法较为适用。但是它的缺点也很明显，就是适应性不强，所以本文没有选用这种方法。 ②骨架特征提取法

冠状动脉中心线提取

冠状动脉中心线提取 2018.12.5 1简介 1.1步骤和实现方式本次任务是从冠状动脉增强图像提取血管中心线。步骤和实现方式大致如下： ?图像二值化：读入.mha格式CT图像，阈值处理； ?空洞填充 ?图像细化：类似腐蚀，取最大内切球心的集合 ?端点分叉点检测：考虑26邻域内像素个数，卷积实现 ?断裂分支重连：寻找连接点，条件判断，Dijkstra最小代价连接 ?构建中心线：在分叉点集基础上追踪，数组存储在Cell中 1.2运行说明 coronary_refine.m是主要的运行函数。其他函数和脚本：branchReconnect输入细化后的图像和权重（原始CT volume的像素值为可能性），其中调用了三维的Dijkstra函数；directConnect脚本很简短地实现在三维图像中两点连直线，但因为用了最短路径所以没有采用；其余函数都是由比较冗长的小功能封装成的。两张图片运行时间小于一分钟。 2实现方法 2.1阈值为了不让阈值化后丢失的成分过多，对后续分支重连的步骤造成困难，这里选择了较小的阈值0.1*原图最大值(2^16)。这也导致最后结果中分支会显得比0.5的阈值下丰富很多，但算法能够原图(mha)保证最终中心线和真实血管走向的一致性。 2.2空洞填充一开始使用的是imfill函数，通过查看源代码可见这个函数调用了imcomplement和imreconstruct对二值图像进行填充。imfill对三维图像的处理速度较慢，最终使用形态学库函数bwmorph3中的fill功能进行处理。

图1:Skeleton of a rectangle defined in terms of bi-tangent circles. 2.3图像细化程序中调用了bwskel来实现。Thinning在文献中有两种最为常见的方法，一种被称为“Onion peeling”1，顾名思义用不断的腐蚀操作来一层一层地剥开血管，难点是设置一定的条件来保证原有拓扑结构。这个方法也是bwskel的参考文献中使用的方法。2还有一种细化方法也和腐蚀有些类似，基本思路是求连通域内部的内切圆心（三维为球心）集合，如图一。 2.4基于卷积的端点分叉点检测虽然形态学库函数中同样有branch和endpoint的功能，但这两个功能的feature都导致它们并不适合直接使用。比如bwmorph3中branch会返回所有分叉点以及分叉点各自的相邻点。面对如此古怪的feature，不如构造简单的卷积核来求端点分叉点。 ?分叉点检测首先考虑3*3*3全1的卷积核。在二值、细化图像非分叉部分，其响应应该为3。如果将响应大于3的视为分叉，其结果中会有很多处于真正的分叉点附近、实际却为原图空白部分的点被误判成分叉。原因就是分叉附近往往点较为密集，空白点的26邻域内也容易出现多个1，导致超出阈值。解决方法很简单，要让卷积能区分出原中心线上的点和空白格，只要在kernel的中心加大权重，这样空白格的响应和值为1的点差距会变得很大，从而被排除在外。代码如下（因为convolution包含padding，最终结果还需删除padding部分）： 1A Sequential3D Thinning Algorithm and Its Medical Applications 2Ta-Chih Lee,Rangasami L.Kashyap and Chong-Nam Chu Building skeleton models via3-D medial surface/axis thinning algorithms. Computer Vision,Graphics,and Image Processing,56(6):462-478,1994.

基于meanshift的目标跟踪算法——完整版

基于Mean Shift的目标跟踪算法研究指导教师：

摘要：该文把Itti视觉注意力模型融入到Mean Shift跟踪方法，提出了一种基于视觉显著图的Mean Shift跟踪方法。首先利用Itti视觉注意力模型，提取多种特征，得到显著图，在此基础上建立目标模型的直方图，然后运用Mean Shift方法进行跟踪。实验证明，该方法可适用于复杂背景目标的跟踪，跟踪结果稳定。关键词：显著图目标跟踪Mean Shift Mean Shift Tracking Based on Saliency Map Abstract：In this paper, an improved Mean Shift tracking algorithm based on saliency map is proposed. Firstly, Itti visual attention model is used to extract multiple features, then to generate a saliency map，The histogram of the target based on the saliency map, can have a better description of objectives, and then use Mean Shift algorithm to tracking. Experimental results show that improved Mean Shift algorithm is able to be applied in complex background to tracking target and tracking results are stability. 1 引言 Mean Shift方法采用核概率密度来描述目标的特征，然后利用Mean Shift搜寻目标位置。这种方法具有很高的稳定行，能够适应目标的形状、大小的连续变化，而且计算速度很快，抗干扰能力强，能够保证系统的实时性和稳定性[1]。近年来在目标跟踪领域得到了广泛应用[2-3]。但是，核函数直方图对目标特征的描述比较弱，在目标周围存在与目标颜色分布相似的物体时，跟踪算法容易跟丢目标。目前对目标特征描述的改进只限于选择单一的特征，如文献[4]通过选择跟踪区域中表示目标主要特征的Harris点建立目标模型；文献[5]将初始帧的目标模型和前一帧的模型即两者的直方图分布都考虑进来，建立混合模型；文献[6]提出了以代表图像的梯度方向信息的方向直方图为目标模型；文献[7-8]提出二阶直方图，是对颜色直方图一种改进，是以颜色直方图为基础，颜色直方图只包含了颜色分布信息，二阶直方图在包含颜色信息的前提下包含了像素的均值向量和协方差。文献[9]提出目标中心加权距离，为离目标中心近的点赋予较大的权值，离目标中心远的点赋予较小的权值。文献[4-9]都是关注于目标和目标的某一种特征。但是使用单一特征的目标模型不能适应光线及背景的变化，而且当有遮挡和相似物体靠近时，容易丢失目标；若只是考虑改进目标模型，不考虑减弱背景的干扰，得到的效果毕竟是有限的。针对上述问题，文本结合Itti 提出的视觉注意模型[5]，将自底向上的视觉注意机制引入到Mean Shift跟踪中，提出了基于视觉显著图的Mean Shift跟踪方法。此方法在显著图基础上建立目标模型，由此得到的目标模型是用多种特征来描述的，同时可以降低背景对目标的干扰。 2 基于视觉显著图的Mean Shift跟踪方法

肺结节检测中特征提取方法研究

小型微型计算机系统ＪｏｕｒｎａｌｏｆＣｈｉｎｅｓｅＣｏｍｐｕｔｅｒＳｙｓｔｅｍｓ２００９年１０月第１０期Ｖ０１．３０Ｎｏ．１０２００９肺结节检测中特征提取方法研究何中市１，梁琰１，黄学全２，王健２１（重庆大学计算机学院，重庆４０００４４）２（第三军医大学西南医院放射科，重庆４０００３８）Ｅ—ｍａｉｌ：ｚｓｈｅ＠ｃｑｕ．ｅｄｕ．ｃａ摘要：计算机辅助诊断（Ｃｏｍｐｕｔｅｒ—ＡｉｄｅｄＤｉａｇｎｏｓｉｓ，ＣＡＤ）系统为肺癌的早期检测和诊断提供了有力的支持．本文对孤立性肺结节特征提取问题进行研究．通过对肺结节和肺内各组织在序列ＣＴ图像上的医学征象分析和研究对比，结合专家提供的知识，提出了肺结节特征提取总体方案．该方案分别从肺部ＣＴ图像的灰度特征、肺结节形态、纹理、空间上下文特征等几个方面，对关键的医学征象进行图像分析，从而实现对ＲＯＩ（ＲｅｇｉｏｎｓｏｆＩｎｔｅｒｅｓｔ）区域的特征提取和量化；提出特征提取的评价方案，实验结果表明，本文提取的特征提取方案是有效的．利用本文提取的特征，肺结节检测正确率达到９３．０５％，敏感率为９４．５３％．关键词：孤立性；肺结节；特征提取；ＣＴ图像；特征评价中图分类号：ＴＰ３９１文献标识码：Ａ文章编号：１０００—１２２０（２００９）１０—２０７３－０５ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎｔｈｅＦｅａｔｕｒｅＥｘｔｒａｃｔｉｏｎＡｐｐｒｏａｃｈｆｏｒＳＰＮｓＤｅｔｅｃｔｉｏｎ腼Ｚｈｏｎｇ—ｓｈｉｌ，ＬＩＡＮＧＹａｎｌ，ＨＵＡＮＧＸｕｅ—ｑｕａｎ２，ＷＡＮＧＪｉａｎ２１（ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅ，ｃ‰增幻增Ｕｎｉｖｅｒｓ毋，Ｃｈｏｎｇｑｉｎｇ４０００４４，Ｃｈｉｎａ）２（ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＲａｄｉｏｌｏｇｙ，Ｓｏｕｔｈｗｅｓｔ丑却池ｚ，ＴｈｉｒｄＭｉｌｉｔａｒｙＭｅｄｗａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＣｈｉｎｅｓｅＰＬ４，Ｃｈｏｎｇｑｉｎｇ４０００３８，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｍａｇｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓｈａｖｅｐｒｏｖｅｄｔｏｂｅｅｆｆｅｃｔｉｖｅｆｏｒｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔｏｆｒａｄｉｏｌｏｇｉｓｔｓ７ｄｉａｇｎｏｓｉｓｏｆｐｕｂｍｏｎａｒｙｎｏｄｕｌｅｓ．Ｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ，ｗｅｐｒｅｓｅｎｔａｓｔｒａｔｅｇｙｂａｓｅｄｏｎｆｅａｔｕｒｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎｔｅｃｈｎｉｑｕｅａｉｍｅｄａｔＳｏｌｉｔａｒｙＰｕｌｍｏｎａｒｙＮｏｄｕｌｅｓ（ＳＰＮ）ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ．Ｉｎｆｅａｔｕｒｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎｓｃｈｅｍｅ，３６ｆｅａｔｕｒｅｓｗｅｒｅｏｂｔａｉｎｅｄ，ｃｏｎｔａｉｎｅｄ３ｇｒｅｙｌｅｖｅｌｆｅａｔｕｒｅｓ，１６ｍｏｒｐｈｏｌｏｇｉｃａｌｆｅａｔｕｒｅｓ，１０ｔｅｘｔｕｒｅｆｅａｔｕｒｅｓａｎｄ７ｓｐａｔｉａｌｃｏｎｔｅｘｔｆｅａｔｕｒｅｓ．Ａｎｄｔｈｅｃｌａｓｓｉｆｉｅｒ（ＳＶＭ）ｒｕｎｎｉｎｇｗｉｔｈｔｈｅｅｘｔｒａｃｔｅｄｆｅａｔｕｒｅｓａｃｈｉｅｖｅｓｃｏｍｐａｒａｔｉｖｅｒｅｓｕｌｔｓ，ｗｉｔｈａｒｅ－ｓｕｉｔｏｆ９３．０５％ｉｎｎｏｄｕｌｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎａｃｃｕｒａｃｙａｎｄ９４．５３％ｉｎｓｅｎｓｉｔｉｖｉｔｙ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｉｓｏｌａｔｅｄ；ｓｏｌｉｔａｒｙｐｕｌｍｏｎａｒｙｎｏｄｕｌｅｓ；ｆｅａｔｕｒｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ；ＣＴｉｍａｇｅｓ；ｆｅａｔｕｒｅａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ１引言近几年，随着影像检查技术的改进，临床结果初步证明ＣＴ扫描是检测早期无症状肺癌最有效的影像学方法。１Ｊ．肺部疾病在ＣＴ影像上通常表现为孤立性肺结节（ＳｏｌｉｔａｒｙＰｕｌ—ｍｏｎａｒｙＮｏｄｕｌｅｓ，ＳＰＮｓ），因此，对孤立性肺结节的检测和识别是对肺部疾病诊断最重要的途径．计算机辅助诊断系统一方面，大大减轻了医生的工作量，提高了工作效率；另一方面，使影像诊断更加客观化，提高诊断的效率和正确效率．因此，用计算机进行肺结节辅助诊断，提取肺结节特征，检测肺结节，是具有十分重要的意义和研究价值的．在孤立性肺结节自动识别中，肺结节的特征提取及表示是其关键问题之一，它是进行识别的重要手段．关于肺结节检测方法有很多。２…，但对肺结节医学征象描述并不充分．目前一般常用面积、周长等形态方面进行肺结节特征提取．对肺结节的形态、全局、局部上下文特征以及病理征象的分析不足，使得特征提取描述不到位，影响识别准备率．同时也欠缺对识别结果的解释．正因为对提取的特征与肺结节医学征象问的对应关系分析不足，无法对识别结果进行医学知识上的解释，特征提取特征评价懂歪母Ｉ里斗１显查鲎堑卜＿倒１Ｊ躺ｌ帽霭瓣｜｜描述程度ｌ１絮嚣卜ｌＪｓ、，Ｍ识－－｜别性能图１ＳＰＮｓ诊断框架图Ｆｉｇ．１ＯｖｅｒｖｉｅｗｏｆＳＰＮｓｄｅｔｅｃｔｉｏｎ而只有”是”或”否”的识别结果，无法给医生提供更多的信息．本文围绕以上几个问题，意在提供全面的、系统的量化信息，便于医学专家诊断的客观化、效率化．本文对孤立性肺结节特征提取问题进行研究．通过对肺结节和肺内各组织在序列ＣＴ图像上的医学征象分析和研究对比，提出了肺结节特征提取总体方案．该方案分别从肺部ＣＴ图像的灰度特征、形收稿日期：２００８－０８－３０基金项目：重庆市重大科技专项项目（ＣＳＴＣ，２００８ＡＢ５０３８）资助；重庆市自然科学基金项目（ＣＳＴＣ，２００７ＢＢ２１３４））资助．作者简介：何中市，男，１９６５年生，博士，教授，研究方向为人工智能、机器学习与数据挖掘等；梁琰，女，１９８２年生，博士研究生，图像处理、模式识别；黄学金，男，１９６６年生，博士，副教授，研究方向为影像诊断和介入放射学；王健，男，１９６４年生，博士，教授，研究方向为影像诊断和介入放射学．

道路河流转中心线

（1）这个问题不是以前已经解决了吗？我觉得目前有两个方法较好的解决。第一个方法：面转线-如果线是封闭的用FME的DistanceSnipper函数可将线剪掉一小断-可以考虑对线适当的平滑（可选）-加密线上节点-用CollapseDualLinesToCenterline工具提取。因为CollapseDualLinesToCenterline工具提取线中线时，算法是根据线上节点来提取的，加密节点后效果明显变好。第二个方法：直接用FME的CenterLineReplacer函数生成面的中线。见贴：https://www.360docs.net/doc/dc9305460.html,/ESRI/ ... p;extra=&page=1 （2） [已解决] 如何快速断开多条线？（提取中心线问题）本帖最后由 mgfwhy 于 2009-10-12 11:27 编辑见贴： https://www.360docs.net/doc/dc9305460.html,/ESRI/viewthread.php?tid=40029&highlight=%D6%D0%D0%C4%CF%DF 缘兄提到将线断开。可是如果有多条线的话，一一去断开也是一项非常的工程。请问有快速将一层内线断开的方法吧？此外断开的位置对提取结果是否有影响？断开处开口的大小是否有影响？（3）我得先确定机器里是否有FME （4）安装ArcGIS的时候，如果是完整安装会有Extension这项，装好之后，在安装目录下会有这几项 D:\Program Files\ArcGIS\Data Interoperability Extension\workbench.exe D:\Program Files\ArcGIS\Data Interoperability Extension\fme.exe D:\Program Files\ArcGIS\Data Interoperability Extension\fmeview.exe 第一个是FME的workbench，第三个是fmeview，你可以去找找看，双击打开试试。（可以修改一下盘符，然后把地址贴到开始\运行窗口下确定）这里的fmeview是可以脱离ArcGIS环境打开的，workbench不行。 ArcGIS嵌入了FME的这两个模块来扩充数据处理能力，但是需要ArcGIS环境。这时候不需要额外安装FME即可在Arctoolbox里新建spatial etl tool（根据向导一步步打开之后是FME Workbench）另外，Arctoolbox下的data interoperability tools，类似于FME universal translator，支持多种格式的地理数据

目标跟踪算法的分类

主要基于两种思路： a)不依赖于先验知识，直接从图像序列中检测到运动目标，并进行目标识别，最终跟踪感兴趣的运动目标； b)依赖于目标的先验知识，首先为运动目标建模，然后在图像序列中实时找到相匹配的运动目标。一．运动目标检测对于不依赖先验知识的目标跟踪来讲，运动检测是实现跟踪的第一步。运动检测即为从序列图像中将变化区域从背景图像中提取出来。运动目标检测的算法依照目标与摄像机之间的关系可以分为静态背景下运动检测和动态背景下运动检测（一）静态背景 1.背景差 2.帧差 3.GMM 4.光流背景减算法可以对背景的光照变化、噪声干扰以及周期性运动等进行建模，在各种不同情况下它都可以准确地检测出运动目标。因此对于固定

个关键技术： a)匹配法则，如最大相关、最小误差等 b)搜索方法，如三步搜索法、交叉搜索法等。 c) 块大小的确定，如分级、自适应等。光流法光流估计的方法都是基于以下假设：图像灰度分布的变化完全是目标或者场景的运动引起的，也就是说，目标与场景的灰度不随时间变化。这使得光流方法抗噪声能力较差，其应用范围一般局限于目标与场景的灰度保持不变这个假设条件下。另外，大多数的光流计算方法相当复杂，如果没有特别的硬件装置，其处理速度相当慢，达不到实时处理的要求。二．目标跟踪运动目标的跟踪，即通过目标的有效表达，在图像序列中寻找与目标模板最相似候选目标区位置的过程。简单说，就是在序列图像中为目标定位。运动目标的有效表达除了对运动目标建模外，目标跟踪中常用到的目标特性表达主要包括视觉特征 (图像边缘、轮廓、形状、纹理、区域)、统计特征 (直方图、各种矩特征)、变换系数特

图像特征提取方法

图像特征提取方法摘要特征提取是计算机视觉和图像处理中的一个概念。它指的是使用计算机提取图像信息，决定每个图像的点是否属于一个图像特征。特征提取的结果是把图像上的点分为不同的子集，这些子集往往属于孤立的点、连续的曲线或者连续的区域。至今为止特征没有万能和精确的图像特征定义。特征的精确定义往往由问题或者应用类型决定。特征是一个数字图像中“有趣”的部分，它是许多计算机图像分析算法的起点。因此一个算法是否成功往往由它使用和定义的特征决定。因此特征提取最重要的一个特性是“可重复性”：同一场景的不同图像所提取的特征应该是相同的。特征提取是图象处理中的一个初级运算，也就是说它是对一个图像进行的第一个运算处理。它检查每个像素来确定该像素是否代表一个特征。假如它是一个更大的算法的一部分，那么这个算法一般只检查图像的特征区域。作为特征提取的一个前提运算，输入图像一般通过高斯模糊核在尺度空间中被平滑。此后通过局部导数运算来计算图像的一个或多个特征。常用的图像特征有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征。当光差图像时，常常看到的是连续的纹理与灰度级相似的区域，他们相结合形成物体。但如果物体的尺寸很小或者对比度不高，通常要采用较高的分辨率观察：如果物体的尺寸很大或对比度很强，只需要降低分辨率。如果物体尺寸有大有小，或对比有强有弱的情况下同事存在，这时提取图像的特征对进行图像研究有优势。常用的特征提取方法有：Fourier变换法、窗口Fourier变换（Gabor)、小波变换法、最小二乘法、边界方向直方图法、基于Tamura纹理特征的纹理特征提取等。

设计内容课程设计的内容与要求（包括原始数据、技术参数、条件、设计要求等）：一、课程设计的内容本设计采用边界方向直方图法、基于PCA的图像数据特征提取、基于Tamura纹理特征的纹理特征提取、颜色直方图提取颜色特征等等四种方法设计。（1）边界方向直方图法由于单一特征不足以准确地描述图像特征,提出了一种结合颜色特征和边界方向特征的图像检索方法.针对传统颜色直方图中图像对所有像素具有相同重要性的问题进行了改进,提出了像素加权的改进颜色直方图方法;然后采用非分割图像的边界方向直方图方法提取图像的形状特征,该方法相对分割方法具有简单、有效等特点,并对图像的缩放、旋转以及视角具有不变性.为进一步提高图像检索的质量引入相关反馈机制,动态调整两幅图像相似度中颜色特征和方向特征的权值系数,并给出了相应的权值调整算法.实验结果表明,上述方法明显地优于其它方法.小波理论和几个其他课题相关。所有小波变换可以视为时域频域的形式，所以和调和分析相关。所有实际有用的离散小波变换使用包含有限脉冲响应滤波器的滤波器段(filterbank)。构成CWT的小波受海森堡的测不准原理制约，或者说，离散小波基可以在测不准原理的其他形式的上下文中考虑。通过边缘检测，把图像分为边缘区域和非边缘区域，然后在边缘区域内进行边缘定位．根据局部区域内边缘的直线特性，求得小邻域内直线段的高精度位置；再根据边缘区域内边缘的全局直线特性，用线段的中点来拟合整个直线边缘，得到亚像素精度的图像边缘．在拟合的过程中，根据直线段转角的变化剔除了噪声点，提高了定位精度．并且，根据角度和距离区分出不同直线和它们的交点，给出了图像精确的矢量化结果图像的边界是指其周围像素灰度有阶跃变化或屋顶变化的那些像素的集合，边界广泛的存在于物体和背景之间、物体和物体之间，它是图像分割所依赖的重要特征．边界方向直方图具有尺度不变性，能够比较好的描述图像的大体形状．边界直方图一般是通过边界算子提取边界，得到边界信息后，需要表征这些图像的边界，对于每一个边界点，根据图像中该点的梯度方向计算出该边界点处法向量的方向角，将空间量化为M级，计算每个边界点处法向量的方向角落在M级中的频率，这样便得到了边界方向直方图．图像中像素的梯度向量可以表示为[ ( ，)，)，( ，)，)] ，其中Gx( ，)，)，G ( ，)，)可以用下面的

目标跟踪算法的研究毕业论文

目录摘要 (1) ABSTRACT (2) 第一章绪论 (4) 1.1课题研究背景和意义 (4) 1.2国外研究现状 (5) 1.3本文的具体结构安排 (7) 第二章运动目标检测 (8) 2.1检测算法及概述 (8) 2.1.1连续帧间差分法 (9) 2.1.2背景去除法 (11) 2.1.3光流法 (13) 第三章运动目标跟踪方法 (16) 3.1引言 (16) 3.2运动目标跟踪方法 (16) 3.2.1基于特征匹配的跟踪方法 (16) 3.2.2基于区域匹配的跟踪方法 (17) 3.2.3基于模型匹配的跟踪方法 (18) 3.3运动目标搜索算法 (18) 3.3.1绝对平衡搜索法 (18) 3.4绝对平衡搜索法实验结果 (19) 3.4.1归一化互相关搜索法 (21)

3.5归一化互相关搜索法实验结果及分析 (22) 第四章模板更新与轨迹预测 (26) 4.1模板更新简述及策略 (26) 4.2轨迹预测 (28) 4.2.1线性预测 (29) 4.2.2平方预测器 (30) 4.3实验结果及分析： (31) 致 (36) 参考文献 (37) 毕业设计小结 (38)

摘要图像序列目标跟踪是计算机视觉中的经典问题，它是指在一组图像序列中，根据所需目标模型，实时确定图像中目标所在位置的过程。它最初吸引了军方的关注，逐渐被应用于电视制导炸弹、火控系统等军用备中。序列图像运动目标跟踪是通过对传感器拍摄到的图像序列进行分析，计算出目标在每帧图像上的位置。它是计算机视觉系统的核心，是一项融合了图像处理、模式识别、人工只能和自动控制等领域先进成果的高技术课题，在航天、监控、生物医学和机器人技术等多种领域都有广泛应用。因此，非常有必要研究运动目标的跟踪。本论文就图像的单目标跟踪问题，本文重点研究了帧间差分法和背景去除法等目标检测方法，研究了模板相关匹配跟踪算法主要是：最小均方误差函数(MES)，最小平均绝对差值函数(MAD)和最大匹配像素统计(MPC)的跟踪算法。在跟踪过程中，由于跟踪设备与目标的相对运动, 视野中的目标可能出现大小、形状、姿态等变化, 加上外界环境中的各种干扰, 所要跟踪的目标和目标所在的场景都发生了变化, 有可能丢失跟踪目标。为了保证跟踪的稳定性和正确性, 需要对模板图像进行自适应更新。由于目标运动有一定得规律，可以采取轨迹预测以提高跟踪精度，本文采用了线性预测法。对比分析了相关匹配算法的跟踪精度和跟踪速度；对比不采用模板更新和模板跟新的跟踪进度和差别，实验表明，跟踪算法加上轨迹预测及模板跟新在很大程度上提高了跟踪帧数，提高了跟踪精度，具有一定的抗噪声性能。

文本分类中的特征提取和分类算法综述

文本分类中的特征提取和分类算法综述摘要：文本分类是信息检索和过滤过程中的一项关键技术，其任务是对未知类别的文档进行自动处理，判别它们所属于的预定义类别集合中的类别。本文主要对文本分类中所涉及的特征选择和分类算法进行了论述，并通过实验的方法进行了深入的研究。采用kNN和Naive Bayes分类算法对已有的经典征选择方法的性能作了测试，并将分类结果进行对比，使用查全率、查准率、F1值等多项评估指标对实验结果进行综合性评价分析.最终，揭示特征选择方法的选择对分类速度及分类精度的影响。关键字：文本分类特征选择分类算法 A Review For Feature Selection And Classification Algorithm In Text Categorization Abstract:Text categorization is a key technology in the process of information retrieval and filtering,whose task is to process automatically the unknown categories of documents and distinguish the labels they belong to in the set of predefined categories. This paper mainly discuss the feature selection and classification algorithm in text categorization, and make deep research via experiment. kNN and Native Bayes classification algorithm have been applied to test the performance of classical feature detection methods, and the classification results based on classical feature detection methods have been made a comparison. The results have been made a comprehensive evaluation analysis by assessment indicators, such as precision, recall, F1. In the end, the influence feature selection methods have made on classification speed and accuracy have been revealed. Keywords:Text categorization Feature selection Classification algorithm