一種目標(biāo)邊界跟蹤算法.pdf

1、模式識別是數(shù)字圖像處理中一個(gè)熱門的研究領(lǐng)域。對不同模式的物體進(jìn)行分類或識別可以通過比較其顏色構(gòu)成、紋理特征或邊界輪廓來完成。其中基于目標(biāo)的邊界輪廓信息來識別不同模式的方法，大大降低了識別的復(fù)雜度。由于邊界輪廓在模式識別中的重要作用，本文將討論研究用于提取目標(biāo)輪廓信息的邊界跟蹤算法。
　　本論文中對現(xiàn)有的一些邊界跟蹤算法進(jìn)行了詳細(xì)的分析研究，其中包括常用的Square跟蹤算法、摩爾鄰域跟蹤算法和自適應(yīng)邊界跟蹤算法等，并以此為基礎(chǔ)提出

2、一種新的跟蹤高階鄰域提取目標(biāo)邊界的算法。這種高階鄰域邊界跟蹤算法可以根據(jù)實(shí)際要求，通過改變要跟蹤的鄰域范圍，提取得到不同精細(xì)程度的目標(biāo)輪廓。該算法相對于已有邊界跟蹤算法而言改進(jìn)之處在于將對邊界的跟蹤搜索擴(kuò)展到了八鄰域之外更大的區(qū)域中。而且，由于跟蹤間隔的加大，當(dāng)待處理目標(biāo)圖形的邊界有一定的斷點(diǎn)時(shí)，搜索過程可以跳過該斷點(diǎn)，得到相對于只通過搜索八鄰域來跟蹤邊界點(diǎn)的算法更為正確的目標(biāo)輪廓。在論文中，用該多階鄰域跟蹤算法處理了標(biāo)準(zhǔn)模板庫MPEG