基于微分幾何的局部相似目標(biāo)匹配算法研究.pdf

1、局部相似目標(biāo)匹配是目標(biāo)匹配問(wèn)題的一般形式，其研究的焦點(diǎn)，是在若干目標(biāo)之中找出它們最相似的部分，其研究成果具有廣泛的應(yīng)用前景。論文針對(duì)局部相似目標(biāo)匹配和基本微分幾何量的結(jié)合進(jìn)行了研究，利用微分幾何方法來(lái)描述目標(biāo)特征，設(shè)計(jì)了相應(yīng)的匹配算法，取得了較好的效果。研究的領(lǐng)域包括二維局部相似目標(biāo)的匹配、三維局部相似目標(biāo)的匹配、等距變形體的匹配，并對(duì)局部相似目標(biāo)匹配研究作了展望。 首先，針對(duì)二維目標(biāo)，設(shè)計(jì)了一種高效的平面目標(biāo)邊界編碼方法。為更

2、好地識(shí)別目標(biāo)形狀，編碼方法需要對(duì)目標(biāo)的剛體變換具有不變性，同時(shí)最大限度保持目標(biāo)的原有信息。鑒于剛體平面曲線(xiàn)作變換時(shí)其曲率的不變性，提出了基于輪廓曲率提取的目標(biāo)邊界編碼方法，并對(duì)此方法實(shí)施了離散化處理。設(shè)計(jì)了基于改進(jìn)的KMP（D.E.Knuth，V.R.Pratt和J.H.Morris）算法的曲線(xiàn)匹配方法，并對(duì)目標(biāo)輪廓的重建作出了描述。實(shí)驗(yàn)證明，利用微分幾何的思想描述目標(biāo)邊界，提取方法簡(jiǎn)單，存儲(chǔ)量小，其編碼針對(duì)目標(biāo)剛體變換具有不變性，為識(shí)

3、別提供了較大的方便。 其次，考慮到二維微分幾何編碼在匹配時(shí)的精度問(wèn)題，設(shè)計(jì)了基于相似骨架的二維局部相似目標(biāo)匹配算法。根據(jù)微分幾何原理，基于平面曲線(xiàn)作剛體變換時(shí)其曲率的不變性，利用曲率來(lái)表達(dá)目標(biāo)輪廓的固有特征；篩選出待匹配目標(biāo)輪廓上固有特征相似的點(diǎn)，形成點(diǎn)對(duì)集合；在點(diǎn)對(duì)集合中尋找相似線(xiàn)段對(duì)來(lái)定位可能的平面變換；通過(guò)得分函數(shù)，求出點(diǎn)對(duì)集合中相似線(xiàn)段對(duì)變換的最佳值，得出最佳匹配。仿真實(shí)驗(yàn)表明，該模型適合局部相似情況下的目標(biāo)匹配，特別對(duì)

4、于復(fù)雜形狀目標(biāo)，運(yùn)算復(fù)雜度較低，具有較好的識(shí)別效果。另外，文章還將相似線(xiàn)段對(duì)的應(yīng)用推廣到了三維目標(biāo)。對(duì)于三維曲線(xiàn)，利用像素點(diǎn)處的曲率和撓率來(lái)表達(dá)其固有特征；對(duì)于三維曲面，利用像素點(diǎn)的高斯曲率和平均曲率來(lái)表達(dá)其固有特征。然后篩選出待匹配目標(biāo)上固有特征相似的點(diǎn)，形成點(diǎn)對(duì)集合；在點(diǎn)對(duì)集合中尋找相似三角形對(duì)來(lái)定位可能的平面變換；通過(guò)得分函數(shù)，求出點(diǎn)對(duì)集合中相似線(xiàn)段對(duì)的最佳值，得出最佳匹配。 此外，論文還針對(duì)等距變形體進(jìn)行了研究。提出了一