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一种轮廓曲线的多边形近似算法

0引言物体轮廓线的表示在图像处理、模式识别及计算机视觉等领域是一个重要的研究课题,以最佳的多边形逼近到原始的轮廓曲线是最直接,也最常用的方法。现有的多边形近似方法大致可分为两类:一类是在一定的误差范围内,求取原始曲线的最佳近似多边形,再将近似多边形的顶点作为曲线上的特征点[1];另一类是直接在曲线上检测出特征点作为近似多边形的顶点[2~6]。本文的研究属于第二类。通常基于特征点检测的算法都是从形状理论的观点出发,认为物体形状的主要信息集中在方向变化最快的地方,即曲率的极值点。文献[2]将曲线划分为多个拟合直线段(称为可靠线段),然后再组合这些线段和剩余边缘点以获得曲线的特征点。文献[3]提出了一种错误容限法,根据给定的直线,将曲线上到这一直线的距离大于某一阈值的点作为特征点。文献[4]引入了局部特征因子和层次因子,以曲线对其直线连接的偏离程度作为弯曲测度来提取特征点。文献[5]综合考虑了顶点的夹角和顶点间距离等信息提出了相关度的...  (本文共3页) 阅读全文>>

苏州大学
苏州大学

基于尺度空间技术的多边形近似

物体形状轮廓的多边形近似是计算机视觉和图像分析领域的一个基础问题,相关算法已被广泛应用于形状匹配、目标识别、形状检索、形状编码等视觉与图像分析任务。本文首先概述多边形近似技术的研究发展与现状,以及尺度空间思想特别是曲率尺度技术在形状描述与分析中的研究与应用。通过对两者的分析与关联,提出了基于尺度空间思想的多边形近似技术来解决多边形近似过程中的两大问题,即在给定误差阈值的条件下求解具有最少顶点个数的近似多边形问题(Min-#问题)和在给定近似多边形顶点个数的条件下求解误差最小化的近似问题(Min-ε问题)。根据问题的性质采用不同的技术路径发展了两种算法来表达尺度空间思想和解决问题。1)限制单点误差阈值的多边形近似算法。该算法可以有效地解决Min-#问题。2)基于总体误差最小化的多边形近似算法。该算法可以获得任意顶点个数的近似多边形,可用于求解Min-ε问题。由于引入了尺度空间的思想,上述两种算法在多边形近似过程中能够考虑到曲线形状...  (本文共63页) 本文目录 | 阅读全文>>

《激光与红外》2011年06期
激光与红外

多边形近似及形状特征匹配的二维目标检测

1引言随着图像处理在许多领域的应用越来越多,目标识别和检测技术也得到了广泛的应用,因此研究鲁棒的目标检测和识别算法具有重要意义和使用价值。在计算机视觉和模式识别中,形状是目标一个非常重要的特征,是目标物体的一种外在视觉的总体感知。又由于人造刚体目标的形状固定,其变化比非刚体运动目标小得多,尤其当目标的世界坐标中某一维远远小于另外两维时,目标几乎可以视为平面二维目标,此时即使目标发生了平移、缩放和旋转等变化,其形状特征仍然保持,因此基于形状特征检测和识别二维运动目标是比较可靠的。对于扩展目标,其形状可以用物体的边缘或轮廓来表示,通过对形状的描述将形状模型化,提取能表达形状的特征并形成形状描述向量。多边形近似就是一种基于轮廓线的描述方法,基于目标的近似多边形提取出描述该目标的几何特征描述向量,该方法能有效识别出场景中随机方向和大小的以及部分遮挡的目标并准确定位。2几何特征描述为了使目标特征匹配过程简单化,模板和场景目标用同样的方式进...  (本文共6页) 阅读全文>>

《航空精密制造技术》2005年02期
航空精密制造技术

基于启发式模拟退火的多边形近似算法

1前言 曲线的多边形近似按近似方法所使用的信息可 分为基于局部特征的方法和基于全局特征的方法。 基于局部特征的方法执行速度快,但由于只利用了 曲线的局部信息,它有以下缺点:①算法易受到噪声 的影响;②由于只考虑局部信息,近似性能不如基于 全局特征的算法;③算法受起始点选择的影响。基于 全局特征的算法在近似性能方面要优于基于局部特 征的方法,且倾向于一个稳定的最优解,但它的时间 复杂度大都是无效的(0(nZ)…)。特别是针对复杂形 状表现尤为突出。因此很难在实际过程中应用。 模拟退火是由统计力学发展而来的一种最优化 算法。在模式识别领域和神经网络技术中都有广泛 的应用,是一种解决组合优化问题的常用方法,特别 针对大范围解空间的寻优问题,它在运行效率方面 表现出明显的优越性。 曲线多边形近似问题实际上是一个拥有先验知 识的问题,绝大多数最优解仍发生在曲率较大的像 素点处。然而传统的模拟退火思想并未提供一种有 效的方式来引人问题的先验...  (本文共5页) 阅读全文>>

《计算机工程与科学》2000年06期
计算机工程与科学

一种数字曲线的分层自适应特征点检测方法

1 引言  特征点检测是一个很活跃的研究领域。点作为一种重要的特征 ,不仅在图形描述等领域有重要的理论价值 ,而且在模式识别的图像匹配与识别 ,以及运动分析的跟踪运动目标和计算光流等方面都有重要的应用。本文针对目标的封闭轮廓曲线提出了一种特征点检测的方法 ,它基于一种多边形近似过程 [1] ,通过引入局部特性因子 ,算法能根据曲线局部复杂程度 (即细节水平 ) ,自适应地提取特征点 ;引入层次因子 ,实现曲线的分层描述 ,由此克服了一般多边形近似算法局限于单一尺度 ,只在给定的最小误差或最少近似点数下提取近似顶点的缺点。由于采用的是几何信息 ,将曲线弯曲程度用容易定量测取的曲线对其直线连接的偏离程度来表示 ,不仅避免了复杂的曲率估算 ,而且与人类视觉系统有着很好的一致性 [2 ] 。此外 ,由于多边形近似算法的结果通常与起始点有关 ,本文给出了起始点搜索过程。2 算 法2 .1 起始点搜索起始点选取的最优标准由具体应用而定 ,本...  (本文共3页) 阅读全文>>