基于量子力学的物体轮廓提取方法研究

物体边缘轮廓提取，尤其是低对比度、低信噪比边缘轮廓的提取是图像处理与计算机视觉中的一个重要问题，一直以来受到人们的高度重视。尽管已开展了大量研究，并提出了各种不同的方法，如可变形模型法，统计形状模型法，水平集方法，Watershed等，但是提取轮廓的精度和鲁棒性仍难以满足实际应用的需要。为了解决这一问题，本项目提出了一种新的基于量子力学的物体边缘轮廓提取方法：首先，从经典力学出发，对目前应用最广、最成功的可变形模型进行理论分析；其次，应用量子力学的Feynman路径积分理论，将轮廓描述为粒子在给定外部环境中沿轮廓运动的轨迹，从而将轮廓提取由最小代价路径的泛函确定推广到包含传播子的系统拉格朗日函数积分的计算；这里传播子表示边缘粒子处于空间一点的概率，并满足薛定谔方程。根据波函数可计算出边缘粒子在图像上的位置概率，最终以这种粒子位置概率所求出的平均值作为物体轮廓。我们称这种物体轮廓为量子轮廓。