基于关键点的形状渐近分割算法研究

摘要

将形状分割成一组有意义的部分是形状分析的基本问题。一个研究热点是如何使得形状分割的结果更加符合人类的视觉系统。目前，研究人员致力于设计稳定性和通用性更好的形状分割算法，以适合多种多样的自然或人造形状。基于相关研究工作，本文提出了一种新型的二维形状的分割算法，基本思路是对于给定的形状数据，首先提取一组形状关键点，然后生成备选的分割集，对形状进行由粗到细的渐近分解。在提取关键点的方法中，基于形状上电荷分布的关键点有诸多良好的性质，比如高稳定性和鲁棒性好等。然而，对于形状分割任务来说，不少关键点的性能还不理想，尤其是在相对平滑的区域，例如形状的尾巴和腿。
　　本研究提出了一种给定约束下的电荷分布改进方案。给定一些约束点，通过降低约束点处的电势值，以此来改进电荷分布。同时，以一个各向异性的热扩散方式松弛这些约束，使得电荷的分布更符合人类视觉。由此，基于该电荷分布提取的关键点更利于形状分割任务。提取形状的关键点后，提出了一个形状的渐近分割算法，它是以粗糙到细粒度的模式实现。首先，通过连接轮廓上的关键点产生一个分割线候选集，按分割线的关键点是否相邻将其分为两类。然后，定义一些准则对相邻关键点之间的分割线进行判断。对形状进行修剪，并对其余分割线进行检测以完成更加细粒度的分割。在MPEG-7形状数据集上进行了实验，表明本文提出的关键点提取算法更为稳定，同时形状分割算法可以产生比一些现有方法更符合人类视觉系统的分割结果。

目录

声明

摘要

第1章 绪论

1．1 课题研究的背景及意义

1．2 国内外研究现状及发展趋势

1．3 论文的组织结构

1．4 本章小结

第2章 基于电荷分布方法的介绍

2．1 ECDD方法

2．2 ECDS方法

2．4 本章小结

第3章 电荷分布方法的改进

3．1 方法综述

3．2 增加约束

3．3 松弛约束

3．4 检测关键点

3．5 本章小结

第4章 形状渐近分割算法

4．1 方法综述

4．2 选择分割线的基本规则

4．3 相邻点之间分割线的判定

4．4 其它分割线的判定

4．4．1 修剪集合H2

4．4．2 集合H2中保留的分割线的判定

4．5 本章小结

第5章 实验设计与结果分析

5．1 实验环境及参数介绍

5．2 MPEG-7数据集

5．3 IECDS实验以及分析

5．3．1 代表性形状实验

5．3．2 对比实验

5．4 形状渐近分割实验以及分析

5．4．1 代表性形状实验

5．4．2 对比试验

5．5 讨论与分析

5．6 本章小结

第6章 总结与展望

6．1 论文工作总结

6．2 未来工作展望

参考文献

攻读学位期间公开发表学术论文

致谢