一种轮廓曲线的匹配方法

摘要

轮廓曲线匹配是计算机模式识别和遥感图像的检测和查询中的一个重要的课题，并且已经广泛应用于计算机视觉、资源分析、遥感图像检测、气象预报、交通管理、文字识别等领域。形状是图像中对象轮廓的直观反应，因此物体的轮廓曲线也相应的具有对象形状的重要特征。因此通过轮廓曲线的匹配就可以完成形状的匹配，进一步就可以完成图像的匹配。
　　本文通过对物体轮廓曲线特征量进行研究，提出了弧长和弦长比这一特征量，最后通过特征量的比较实现轮廓曲线的匹配。论文主要开展的研究工作:
　　1.首先阐述了形状匹配和曲线匹配的关系，然后对形状匹配和曲线匹配的相关概念和研究背景及研究现状进行介绍。
　　2.对形状匹配的问题进行了一些理论研究。主要包括形状匹配的方法、形状匹配的描述方法及轮廓曲线的描述，并对图像的预处理及轮廓曲线的提取及处理进行了研究。
　　3.研究了轮廓曲线的关键特征点和关键特征量，本文主要取曲率（位移不变旋转不变和缩放等相关特性）极值点作为特征点，然后由曲率特征点可以扩展得到弧长弦长比、区域面积比、曲率角和质心距离增量矩阵等特征量，这些特征量具有相似不变性和仿射不变性，因此可以用这些特征量表征轮廓曲线的信息。
　　4.提出了一种轮廓曲线的匹配方法，该匹配方法主要对曲线进行粗匹配和精确匹配，第一阶段曲线粗匹配可以将差异度很大的曲线剔除，第二阶段利用曲线精确匹配完成对曲线整体的检测。在这些匹配中本文主要是利用各对应特征量比值的均方差阈值来判断曲线是否匹配，最后通过和这些均方差阈值进行比较完成曲线匹配检测。

目录

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摘要

第1章 绪论

1．1 研究背景

1．2 形状匹配的基本概念

1．3 形状匹配和曲线匹配

1．4 曲线匹配的研究意义及研究现状

1．4．1 曲线匹配研究意义

1．4．2 曲线匹配研究现状

1．5 本文的主要工作和结构安排

1．6 本章小结

第2章 形状匹配理论分析

2．1 轮廓曲线的表示

2．1．1 链码

2．1．2 样条

2．1．3 多边形逼近

2．1．4 基于尺度空间特征点技术

2．2 基于各种不变量的形状匹配方法

2．2．1 基于全局几何特征的形状匹配方法

2．2．2 基于变换域特性的形状匹配方法

2．2．3 基于局部特性的形状匹配方法

2．3 本章小结

第3章 轮廓曲线的提取及处理

3．1 图像预处理

3．1．1 滤波处理

3．1．2 几何校正处理

3．2 轮廓曲线的提取

3．3 轮廓曲线平滑

3．4 轮廓曲线的滤波处理及重采样

3．4．1 Gaussian低通滤波器

3．4．2 滤波算法

3．4．3 曲线的重采样

3．5 本章小结

第4章 曲线特征量的提取及处理

4．1 轮廓特征点

4．2 特征点的选取

4．3 特征量的提取

4．3．1 曲率特征点的提取

4．3．2 弧长弦长比

4．3．3 曲率角特征量的提取

4．3．4 区域面积比特征量

4．3．5 质心距离增量矩阵特征量

4．4 本章小结

第5章 轮廓曲线匹配

5．1 曲线粗匹配

5．2 曲线精确匹配

5．3 曲线匹配的一般推广

5．4 实验结果及总结

第6章 结论与展望

6．1 本文工作总结和创新点

6．2 对未来工作的展望

参考文献

致谢