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    重庆时时彩走势么看: 一种基于主动轮廓模型的曲线降噪方法.pdf

    关 键 词:
    一种 基于 主动 轮廓 模型 曲线 方法
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    摘要
    申请专利号:

    CN201611268310.7

    申请日:

    2016.12.31

    公开号:

    CN106815571A

    公开日:

    2017.06.09

    当前法律状态:

    实审

    有效性:

    审中

    法律详情: 实质审查的生效IPC(主分类):G06K 9/00申请日:20161231|||公开
    IPC分类号: G06K9/00 主分类号: G06K9/00
    申请人: 山东大学
    发明人: 马昕
    地址: 250199 山东省济南市历城区山大南路27号
    优先权:
    专利代理机构: 济南金迪知识产权代理有限公司 37219 代理人: 叶亚林
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201611268310.7

    授权公告号:

    |||

    法律状态公告日:

    2017.07.04|||2017.06.09

    法律状态类型:

    实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明涉及一种基于主动轮廓模型的曲线降噪方法。本发明所述的曲线降噪方法,充分利用了snake模型可控制曲线连续性和光滑性的特点,并针对含有噪声的一维信号进行了算法改进,成功的将这种改进的方法用于曲线降噪。对于本方法处理的一维曲线情况,内部能量控制snake本身的性质,即控制含有噪声的曲线轮廓连续性和平滑度的力量;外部能量定义为曲线轮廓对蛇点限制的力量;均方误差的变化是迭代是否终止的判据。

    权利要求书

    1.一种基于主动轮廓模型的曲线降噪方法,其特征在于,包括步骤如下:
    1)根据内部能量公式定义迭代公式,第k次迭代后位置x的实验值为:
    Xk=[Xk-1+c1|ΔXk-1|2+c2|ΔΔXk-1|2];第k次迭代后整条曲线总的能量为
    其中,k为迭代次数;x∈(n1,n2);
    2)约束条件为Eout(k)-E0(k)≤T1;其中,E0(k)为迭代前曲线的总能量,T1为设定的第一
    阈值;
    3)当迭代满足约束条件后,停止迭代。
    2.根据权利要求1所述的基于主动轮廓模型的曲线降噪方法,其特征在于,约束条件为
    X0为迭代前在位置x的实验值,T2为设定的第二阈值。
    3.根据权利要求1所述的基于主动轮廓模型的曲线降噪方法,其特征在于,c1=0.2~
    0.5,c2=0.1~0.7。
    4.根据权利要求1所述的基于主动轮廓模型的曲线降噪方法,其特征在于,迭代公式为
    Xk=[Xk-1+c1|ΔXk-1|+c2|ΔΔXk-1|]。

    说明书

    一种基于主动轮廓模型的曲线降噪方法

    技术领域

    本发明涉及一种基于主动轮廓模型的曲线降噪方法,属于曲线降噪的技术领域。

    背景技术

    理想情况下,使用仪器测量的物理量信号不含有噪声,如果信号是一维连续信号
    的,通过测量可绘制出与此一维信号对应的一维曲线。然而,由于环境的干扰,测量仪器本
    身的器件误差以及热噪声生的干扰,实际测量得到的曲线往往被叠加上了噪声,这类噪声
    中最常见的就是均值为0的白噪声,表现为曲线上高低起伏连绵不断的毛刺,即曲线噪声。
    曲线噪声影响了对曲线真实值的判断以及视觉效果。

    传统的曲线降噪方法有基于滤波器的方法或者基于小波处理的方法?;诼瞬ㄆ?br />的方法需要预先判断被处理信号的频率信息,此外,滤波器方法会引入延迟,发生相位改
    变,并且由于理想的滤波器是做不到的,目前的模拟滤波器如切比雪夫,巴特沃斯等常?;?br />引入波纹,或过渡带失真,且不具有时间对应性。小波变换是一种时频域的变换,优点是采
    用不同的尺度函数对不同的时间频率域进行不同尺度的处理。但小波变化的理论复杂,用
    好小波变换需要合理的选择小波函数和尺度,且运算也较为复杂;在实际效果上,在曲线的
    剧烈上升或下降边沿易产生“超调”现象。

    主动轮廓模型(Active Contour Model),又被称为Snake,是由Andrew Blake教授
    提出的一种目标轮廓描述方法,主要应用于基于形状的目标分割。该模型的优越之处在于
    它对于范围广泛的一系列视觉问题给出了统一的解决方法。

    snake的能量函数分为内部能量,外部能量和外部约束三部分。内部能量控制
    snake本身的性质,是控制轮廓连续性和平滑度的力量。而外部能量是引起蛇身运动注意的
    地方。外部约束则是人工参与的对蛇身运动的控制。

    最近的十多年中,主动轮廓模型已经被越来越多的研究者成功地应用于许多领
    域。例如,中国专利CN103530636A公开的一种基于Snakes模型的提取SAR图像目标轮廓方
    法。就是其被应用于图像处理的案例,然而现有技术中还没有人将主动轮廓模型用于噪声
    消除方面。

    发明内容

    针对现有技术的不足,本发明提供一种基于主动轮廓模型的曲线降噪方法。

    发明概述:

    本发明提出了一种基于主动轮廓模型(snake模型)的曲线降噪方法,充分利用了
    snake模型可控制曲线连续性和光滑性的特点,并针对含有噪声的一维信号进行了算法改
    进,成功的将这种改进的方法用于曲线降噪。

    对于本方法处理的一维曲线情况,内部能量控制snake本身的性质,即控制含有噪
    声的曲线轮廓连续性和平滑度的力量;外部能量定义为曲线轮廓对蛇点限制的力量;均方
    误差的变化是迭代是否终止的判据。

    本发明的技术方案为:

    对于含噪声曲线上的每一个蛇点的测量值,按照经典蛇算法的定义,其内力的能
    量:Eint=[c1|vs(x)|2+c2|vss(x)|2];其中,vs(x),vss(x)分别为蛇点在位置x的一阶差分量
    和二阶差分量,c1,c2为权重系数。

    经典的用于图像处理的蛇算法还要有外部力量,在此方法中予以省略,因为对于
    一维曲线,每个蛇点的运动方向是在垂直于X轴的直线上,要么向上,要么向下。

    一种基于主动轮廓模型的曲线降噪方法,包括步骤如下:

    1)根据内部能量公式定义迭代公式,第k次迭代后位置x的实验值为:

    Xk=[Xk-1+c1|ΔXk-1|2+c2|ΔΔXk-1|2];第k次迭代后整条曲线总的能量为
    其中,k为迭代次数;x∈(n1,n2);

    2)约束条件为Eout(k)-E0(k)≤T1;其中,E0(k)为迭代前曲线的总能量,T1为设定的
    第一阈;T1需要根据具体情况通过实验确定。但不管对于何种问题,Eout的输出曲线都如图2
    所示,因此可采用总能量相对差公式,即


    因此,可根据精度要求设置为0.001~0.02。

    3)当迭代满足约束条件后,停止迭代。

    优选的,约束条件为X0为迭代前在位置x的实验值,
    为设定的第二阈值。

    实际应用中,T1值不易掌握,但不管对于何种问题,Eout的输出曲线都如图3所示,
    所以,可采用总能量相对差公式,即


    因此,可根据精度要求设置为0.001~0.01。

    优选的,c1=0.2~0.5,c2=0.1~0.7。c1,c2的大小视收敛速度而定,系数数值越
    大,收敛越快。

    优选的,迭代公式为Xk=[Xk-1+c1|ΔXk-1|+c2|ΔΔXk-1|]。利用此公式计算速度更
    快。

    本发明的有益效果为:

    1.本发明所述基于主动轮廓模型的曲线降噪方法,模仿蛇的运动,通过反复迭代
    达到消除噪声的目的,算法简单,运算速度快,精度可控。

    附图说明

    图1中灰色线为HeavySine曲线与采用本算法迭代50次后的结果;

    图2为迭代次数与曲线能量变化的曲线,对应于实施实例1;

    图3为迭代次数与每次迭代后整条曲线上新样点与初始值差值的均方值变化关系
    图。

    具体实施方式

    下面结合实施例和说明书附图对本发明做进一步说明,但不限于此。

    实施例1

    一种基于主动轮廓模型的曲线降噪方法,包括步骤如下:

    1)根据内部能量公式定义迭代公式,第k次迭代后位置x的实验值为:

    Xk=[Xk-1+c1|ΔXk-1|2+c2|ΔΔXk-1|2];第k次迭代后整条曲线总的能量为
    其中,k为迭代次数;x∈(n1,n2);

    2)约束条件为Eout(k)-E0(k)≤T1;其中,E0(k)为迭代前曲线的总能量;T1需要根据
    具体情况通过实验确定。但不管对于何种问题,Eout的输出曲线都如图2所示,因此可采用总
    能量相对差公式,即


    因此,δEout可根据精度要求设置为0.01。

    3)当迭代满足约束条件后,停止迭代。

    实施例2

    如实施例1所述的基于主动轮廓模型的曲线降噪方法,所不同的是,所述约束条件
    为X0为迭代前在位置x的实验值,T2为设定的第二阈值;实际应
    用中,T1值不易掌握,但不管对于何种问题,Eout的输出曲线都如图3所示,所以,可采用总能
    量相对差公式,即


    因此,可根据精度要求设置为0.01。

    实施例3

    如实施例1所述的基于主动轮廓模型的曲线降噪方法,所不同的是,c1=0.3,c2=
    0.5。c1,c2的大小视收敛速度而定,系数数值越大,收敛越快。

    实施例4

    如实施例1所述的基于主动轮廓模型的曲线降噪方法,所不同的是,迭代公式为Xk
    =[Xk-1+c1|ΔXk-1|+c2|ΔΔXk-1|]。利用此公式计算速度更快。

    利用实施例1-4所述的基于主动轮廓模型的曲线降噪方法对HeavySine曲线迭代
    50次后的降噪效果图如图1所示;其中,灰色曲线为迭代后的曲线,黑色为HeavySine曲线;
    通过图1可知,本发明所述降噪方法算法简单,运算速度快,降噪效果好。

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