二維形狀分析方法的研究.pdf

1、形狀分析是一種通過提取圖像中目標的形狀特征對圖像進行識別和理解的方法。作為計算機視覺領域的一個重要研究問題,其在科學研究和工程技術上都有著廣泛的應用。形狀是物體最本質(zhì)的特征,也是最難描述的特征之一。因此,如何有效準確地描述形狀的特征是計算機視覺處理中的關鍵問題。本文將研究二維形狀的分析方法。
　　 圖像中目標形狀的提取是進行形狀分析的前提。針對形狀目標的提取過程進行了研究,通過對圖像進行預處理,閡值分割和輪廓跟蹤得到形狀目標的區(qū)

2、域及其輪廓,為形狀的描述做準備。
　　 形狀的特征對形狀分析是至關重要的。首先研究的基于區(qū)域的形狀分析方法。針對傳統(tǒng)方法識別檢索能力差、計算復雜的問題,從Radon變換的性質(zhì)出發(fā),找到了一組具有平移和縮放不變性的特征,并且通過找到形狀的參考方向解決了該特征的旋轉不變性。實驗表明這種特征具有較好的識別和檢索性能,而且計算代價小,易于實現(xiàn)。然后研究了基于輪廓的形狀分析方法。從輪廓信息的統(tǒng)計特性出發(fā),在分析了邊界序列矩和Chen不變矩

3、的基礎上,根據(jù)特征融合的思想,將兩種方法進行融合。實驗表明特征融合后的組合矩的識別和檢索性能均優(yōu)于邊界序列矩和Chen不變矩。接下來研究了體現(xiàn)輪廓信息頻率特性的傅里葉描述符。針對小波多尺度傅里葉描述符對起始點敏感、旋轉和縮放不變性差的問題,結合高斯多尺度分析方法,將形狀的輪廓序列在高斯尺度空間展開,并用其歸一化的傅立葉系數(shù)來描述形狀。通過對比實驗表明該方法對起始點不敏感,具有較好的平移旋轉縮放不變性和識別檢索性能。
　　 最后,