一种基于统计信息的Snake运动目标跟踪算法

传统Snake模型采用基于轮廓的图像能,分割结果受图像噪声和强边界的影响较大.本文在Snake模型中引入区域统计信息,并对弹性能做了改进,克服了仅用边界信息描述目标轮廓的不足.把改进的Snake模型用于运动目标的跟踪,提高了跟踪的准确性.
一种基于统计信息的Ｓｎａｋｅ运动目标跟踪算法
刘涛，张有志
（山东大学信息科学与工程学院，山东济南２５０１００）

摘要：传统Ｓｎａｋｅ模型采用基于轮廓的图像能，分割结果受图像噪声和强边界的影响较大。本文
在Ｓｎａｋｅ模型中引入区域统计信息，并对弹性能做了改进，克服了仅用边界信息描述目标轮廓的不
足。把改进的Ｓｎａｋｅ模型用于运动目标的跟踪，提高了跟踪的准确性。
关键词：运动目标跟踪Ｓｎａｋｅ模型主动轮廓模型区域统计特征


运动目标的分割和跟踪技术一直是图像处理和计 与对目标的运动估计相结合，以提高跟踪的准确性。通
算机视觉领域重要的基础性课题，其研究成果已广泛应 过对比实验说明，本文算法能减少噪声和强边界对轮廓
用在视频分割与压缩、智能交通以及生物医学等领域。 线的干扰，提高了分割和跟踪的有效性。
在目前众多的视频对