隱馬爾可夫模型在對象定位中的應用與實現(xiàn).pdf

1、在圖象處理和計算機視覺研究領域中,對象定位一直是一個饒有趣味并富有挑戰(zhàn)性的課題.對象定位技術在諸如醫(yī)療輔助診斷、武器精確制導、人機交互等醫(yī)學、軍事和計算機科學眾多領域都發(fā)揮著至關重要的作用,并顯示出巨大的應用前景.本文以醫(yī)學圖象中脊柱的定位為應用背景,把一維隱馬爾可夫模型(1-D HMM)應用于二維圖象中線性結(jié)構(gòu)對象的定位.為了提取包含豐富特征信息的特征矢量,本文提出了一種新的特征重疊抽取技術.同時基于對經(jīng)典Viterbi算法的分析和理

2、解,并結(jié)合本文實際情況對其進行改進,提出了全局最優(yōu)搜索算法完成對象定位,在此基礎上還進一步提出了可控的最優(yōu)搜索算法,以解決定位時間和定位性能間的矛盾.為了驗證所提方法的有效性,本文以真實的人體脊柱X光照片為實驗樣本進行了大量的定位實驗.實驗結(jié)果表明:與傳統(tǒng)的對象定位方法相比,HMM模型不需要對圖象施加較多的限制,就可獲得滿意的定位結(jié)果,具有較高的通用性和準確性.同時分別引入了特征重疊特征抽取技術和可控的最優(yōu)搜索算法之后,定位效果有了進一