基于軸的形狀表示與聚類.pdf

1、隨著越來越多數字圖像的產生，利用數字圖像進行目標識別的研究得到了很多的關注。對目標進行準確的描述和表示是目標識別的重點，在諸多可以表示目標的特征中，形狀是一副圖像中目標的重要視覺特征，對形狀進行合適的表示是目標識別的關鍵。目前，關于形狀的描述和表示的方法很多，這些方法可以分為基于形狀邊界點集的方法和基于形狀內部點集的方法，本文的研究內容基于形狀的軸，屬于后者。
　　 本文研究了形狀的表示問題，提出了兩種新的形狀表示方法并對形狀進

2、行了聚類分析，這兩種基于形狀軸的方法的第一步都是對形狀骨架的提取。第一種方法結合了譜圖理論，通過對稱軸變換得到形狀的骨架點集并將其離散化；然后對骨架點集構造完全圖；通過對圖的擬Laplace矩陣進行奇異值分解，將得到的特征值作為對形狀的描述；并利用MDS數據降維算法，將高維的特征值數據投影到二維空間中，在此二維空間中分析形狀的聚類結果。
　　 在第二種方法中，本文將無標度網絡引入到對形狀的分析中。在得到形狀骨架的離散點集后，對其