基于輪廓的形狀匹配方法研究.pdf

1、近幾十年來，計(jì)算機(jī)技術(shù)取得了很大的進(jìn)步，其中，尤為明顯的是互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展和推廣應(yīng)用，在這一過程中產(chǎn)生了大量的多媒體信息，其中又是以圖像信息為最直觀、最重要的表示方式。如何從這些紛繁復(fù)雜的圖像信息中找到所需要的圖像也就成為了當(dāng)今熱門的研究領(lǐng)域。在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域中，一幅圖像存在這多個(gè)底層特征，主要有:顏色、紋理、形狀等，其中形狀是一種描述圖像輪廓的特征，它是人類識(shí)別物體最主要的信息，因此形狀特征在圖像描述和相似度計(jì)算過程中起到了尤為重要的

2、作用。
　　 形狀匹配的研究主要包括形狀描述和相似度計(jì)算兩個(gè)方面。在形狀描述中主要有基于輪廓的形狀描述和基于區(qū)域的形狀描述兩種方法;在相似度計(jì)算中主要是按照一定的準(zhǔn)則計(jì)算兩個(gè)形狀之間的相似度，完成形狀匹配。本文主要從基于輪廓的形狀描述方法，對形狀的描述以及相應(yīng)的相似度計(jì)算方法進(jìn)行了研究，提出了基于輪廓分割的形狀匹配方法和基于圖結(jié)構(gòu)的形狀匹配方法以及兩種方法相應(yīng)的相似度計(jì)算方法。
　　 本文的工作的主要內(nèi)容有:
　　

3、 對于形狀的輪廓曲線，本文采用離散曲線演化的方法得到簡化多邊形，根據(jù)得到的簡化多邊形的頂點(diǎn)分別采用:
　　 (1)將輪廓曲線分成若干個(gè)片段，對于每個(gè)小的片段提取片段上的曲率極大值以及空間方向向量作為其片段描述子，然后所有的片段描述子組成了整個(gè)形狀的描述子，對每兩個(gè)片段之間進(jìn)行距離計(jì)算得到形狀片段之間的距離矩陣，再根據(jù)匈牙利算法得到距離矩陣中的最小代價(jià)，從而完成形狀匹配。實(shí)驗(yàn)證明該方法原理簡單，易于實(shí)現(xiàn)，具有平移，縮放等不變性。