[发明专利]一种基于灰度纹理特征的超声图像运动目标跟踪方法有效
| 申请号： | 201511003335.X | 申请日： | 2015-12-28 |
| 公开（公告）号： | CN105631899B | 公开（公告）日： | 2019-01-04 |
| 发明（设计）人： | 赵悦;李佳昕;沈毅 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨工业大学 |
| 主分类号： | G06T7/246 | 分类号： | G06T7/246;G06N3/08 |
| 代理公司： | 哈尔滨龙科专利代理有限公司 23206 | 代理人： | 高媛 |
| 地址： | 150000 黑龙*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于灰度纹理特征的超声图像运动目标跟踪方法，其步骤如下：步骤一、对包括训练集与运动估计序列图像在内的所有图像进行预处理；步骤二、抽取训练集图片模板，划分网格并提取灰度纹理信息作为特征，建立训练数据；步骤三、建立反向传播神经网络结构，利用步骤二得到的训练集训练BP前馈神经网络，建立特征与结果的联系；步骤四、开始跟踪目标，从第一帧起，提取目标区域，对下一帧的搜索区域进行互相关匹配，得到预选坐标并提取灰度纹理特征，输入神经网络，得到目标最佳位置。本发明充分利用已有超声图像的纹理信息训练神经网络，使用已训练的神经网络在线校正模板，改进现有的运动跟踪方法，提高运动目标跟踪的精确度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 灰度 纹理 特征 超声 图像 运动 目标 跟踪 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于灰度纹理特征的超声图像运动目标跟踪方法，其特征在于所述方法步骤如下：步骤一、对包括训练集与运动估计序列图像在内的所有图像进行预处理；步骤二、抽取训练集图片模板，划分网格并提取灰度纹理信息作为特征，建立训练数据；步骤三、建立反向传播神经网络结构，利用步骤二得到的训练集训练BP前馈神经网络，建立特征与结果的联系；步骤四、开始跟踪运动估计序列图像目标，从第一帧起，提取目标区域，对下一帧的搜索区域进行互相关匹配，得到预选坐标并提取灰度纹理特征，输入步骤三训练后的BP前馈神经网络，得到目标最佳位置。
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