基于均值漂移的舌体分割算法

本文针对舌体图像的特点,提出了一种基于均值漂移的舌体图像分割算法。该算法首先对输入图像进行平滑,可有效消除舌苔裂纹和色块噪声对舌体分割的干扰,然后根据空域和值域的邻近性原则进行聚类,根据聚类结果对舌体图像进行分割。实验结果表明,对不同的舌体图像进行分割,分割结果符合中医医师的诊断要求,对有噪声的图像,该方法也可较好地实现舌体分割。     

复杂场景下基于特征点匹配的目标跟踪算法

提出一种在复杂场景及目标遮挡情况下,特别是目标外形、大小发生变化时的基于SURF的目标跟踪和在线目标模型更新算法。该算法利用SURF对尺度缩放、光照变化和旋转等具有较好鲁棒性的特点,首先提取跟踪目标的SURF特征点,以特征点及其邻域的R、G、B直方图表示目标;然后根据目标在连续的帧中相似性较大的特点,搜索当前帧中的目标最优匹配SURF特征点,由目标特征及目标模型计算其准确大小和位置,并根据变化了的目标状态更新目标模型。实验结果表明,该算法可准确地定位到目标。