一种鲁棒的二维图像形状检索方法

摘要

以往的基于极坐标变换的轮廓描述方法都是以形状质心作为参考点,使得其对噪声过于敏感,轮廓边界发生轻微的变化就可能导致形状匹配的失败.为此,文中提出一种用于描述和匹配二维图像形状的鲁棒性方法.该方法以广义霍夫变换参数映射的极值点作为待检索图像的参考点,以此来建立对应的极坐标变换轮廓描述曲线,从而通过计算描述曲线间所包围的累积误差面积来实现图像匹配.在3个图像库上的检索实验表明文中方法在具有平移、尺度、旋转不变性的同时还具有较好的鲁棒性,可有效对存在部分遮挡和局部缺损的图像进行检索.