利用CPDH和动态规划算法的形状检索

用形状轮廓上点的坐标位置相对于形状重心位置的分布关系描述形状,提出一种极坐标下形状轮廓点分布直方图描述符(contour points distribution histogram),该描述符不仅符合人眼的视觉直观感受、计算简单,而且其本质上具有缩放和平移不变性。用动态规划算法(dynamic programming algorithm)来度量轮廓点分布直方图之间的距离,部分解决了轮廓点分布直方图对于旋转不变性的要求。在多个形状图像数据库中的实验结果表明,该方法在单目标封闭轮廓的形状图像检索中取得了良好效果。     

一种鲁棒的二维图像形状检索方法

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。     

基于傅里叶变换的形状上下文描述方法

提出了一种新的基于傅里叶变换的形状上下文描述方法,与以前的形状上下文描述子相比,增加了天然的旋转不变性,同时描述子本身也更加简洁.该傅里叶形状描述子,将全局采样点的分布信息有机地结合到了每个采样点的特征描述中去,从而使代表不同形状的采样点集可以得到准确的鉴别匹配.进一步考虑点集之间仿射变换的代价,从而可以很好地运用到二维形状分类识别问题中去.该方法满足平移、缩放、旋转三个不变性,在形状有遮挡、缺损的情况下都可以取得较好的容错识别效果.     

基于距离比上下文的形状描述与识别方法

基于形状轮廓上的采样点到形状质心的距离,提出了一种距离比上下文形状描述符,用于形状识别和检索。该描述符计算简单,能有效区分不同形状,本质上具有平移、缩放不变性,且在一定程度上能杭部分遮挡和形变。用动态规划算法度量形状比上下文之间的距离,解决了对起始轮廓点的选择问题。在kimia' s-99形状图像数据库中的实验结果表明,该方法在单目标封闭轮廓的形状图像检索中取得了良好的效果。     

结合轮廓与形状特征的仿射形状匹配

目的 针对仿射变换下形状匹配中存在的描述子对形状的描述能力不足,以及描述子计算耗时大的问题,改进基于所有图像点投影的方法,提出一种利用轮廓计算投影面积的仿射形状匹配算法。方法 该算法分为粗匹配和精匹配两个阶段。粗匹配阶段以CSS角点作为备选特征点,首先统计轮廓投影面积分布作为特征点描述子;然后利用动态规划蚁群算法匹配两幅图片公共特征点序列,并将匹配好的特征点序列记为对应的新特征点;最后采用该新特征点划分目标曲线,得到对应的轮廓曲线;这一阶段的目的是对形状的筛选以及寻找一致的轮廓特征点,同时完成轮廓曲线的划分。精匹配阶段,采用小波仿射不变描述子,对粗匹配阶段匹配代价最小的5%的目标进行对应曲线匹配,得到精匹配阶段的匹配代价,从而实现对仿射目标的识别;精匹配弥补了描述子对轮廓细节描述不足的问题。结果 算法的平均检索速度比传统基于形状投影分布描述子提高44.3%,在MPEG-7图像库上的检索效果为98.65%,在MPEG-7仿射图像库上的查准率与查全率综合评价指标比传统的基于形状投影分布描述子高3.1%,比形状上下文高25%。结论 本文算法匹配效果好,效率高,抗噪性强,解决了仿射描述子计算速度慢、描述能力不足的问题,能有效地应用于仿射形状匹配与检索领域。     

基于轮廓的形状射线描述模型

提出一种新的基于轮廓的形状描述和匹配方法。提取物体的轮廓并在轮廓上进行等间隔采样,利用参考点到采样点的距离、采样点处的轮廓方向及采样点间的空间关系来直观地表达目标的形状特征;通过在不同尺度、方向和位置进行最大表决来获得形状匹配的尺度、旋转和平移不变性;提出了结合局部和整体特征的相似度评分机制来实现目标的匹配和检测。实验表明,形状的射线描述模型不仅能对具有清晰轮廓的目标进行有效的检索和匹配,也可在复杂的图像背景中检测目标。     

基于模糊形状上下文特征的形状识别算法

利用形状上下文特征进行形状匹配的过程中,各采样点被直接二值划分至不同的直方图栅格,致使特征表达不精确,进而导致匹配结果存在偏差.本文在对数极坐标系中引入模糊隶属度函数,利用采样点分布的模糊划分结果建立直方图,生成模糊形状上下文特征,从而更精确地描述形状信息.在极坐标系下对采样点集合进行分割,提出分割匹配的方法,减少不必要的特征匹配次数.在此基础上,利用循环移位匹配方法解决形状在不同角度姿态下利用形状上下文特征匹配的问题.通过对不同数据进行仿真分析,证明本文所提出的方法能有效实现形状识别和检索.     

基于空间分布描述符的SIFT误匹配校正方法

针对SIFT（scale invariant feature transform）特征描述符因仅利用特征点的局部邻域信息而对散落在图像内相似结构中的点极易发生误匹配的现象,提出了一种基于空间分布描述符的SIFT误匹配校正方法。该方法首先利用SIFT算法进行匹配;然后对于匹配结果中的特征点,再利用图像轮廓像素点对该点的空间分布信息进行重新描述,以形成一种独特性更高的空间分布描述符;最后运用此种描述符,对匹配结果中存在的“一对多”和“一对一”的错误匹配形式,分别采取两种不同的匹配策略进行校正。以真实图像进行的实验结果表明,该方法与RANSAC（随机抽样一致性)算法相比,其在不损失正确匹配的前提下,能够真正提高正确匹配率。     

一种基于多尺度轮廓点空间关系特征的形状匹配方法

针对使用三角形区域表示描述子对相似形状进行匹配时,对微小形变比较敏感 以及区分剧烈变化的不相似形状时判别能力较弱的问题, 提出一种结合轮廓点空间关系特征的多尺度形状特征描述子.通过分析不同尺度下参考点与其他采样点之间的位置关系, 利用对应角度信息来对形状进行表示, 并在此基础上构造出一种新的形状特征描述子.本文所提特征提取方法能对形状的局部及全局信息更准确地描述, 具有较好的鲁棒性和判别能力.在形状特征匹配阶段, 利用轮廓点集顺序关系已知这一优势, 引入动态规划及形状复杂度分析的方法,分析形状间的匹配结果, 能够得到较好的形状匹配精度.通过对不同形状数据集行仿真实验, 证明本文方法能够有效地实现形状识别和检索.     

简化SIFT算法及其在商标图像检索中的应用

针对商标图像形状简单、颜色单一的特点,提出了一种基于简化SIFT特征的商标图像检索新方法。采用DoG算子在多尺度空间检测图像的关键点,并利用圆环域结构替代SIFT原来的方形结构,对SIFT特征描述符的生成方式进行改进,使其具有计算简单、抗几何畸变性、抗旋转性等优点;然后在关键点匹配过程中,采用RANSAC算法去除错误匹配,从而提高匹配的稳定性与精确性。实验结果表明,该方法比原SIFT方法具有更快的计算速度和更高的匹配精度,能很好地应用在商标图像检索系统中。     

基于小波变换的局部形状匹配

为解决仿射变换下的局部形状匹配问题,提出了一种新的基于小波描述子的局部形状匹配方法。算法首先基于分割点将轮廓曲线分段,为了更精确地描述每段子曲线,定义一种新的特征点--等面积分割点,并在子曲线上提取,基于该特征点构造一种新的具有局部特征的小波描述子。新定义的等面积分割点有比一般的特征点（角点、拐点、切点）更精确描述曲线的特性,能解决轮廓曲线平滑特征点少而不能被精确描述的问题;定义的等面积分割点和提取的小波描述子都具有仿射不变性,且均为局部描述符,因而该方法适合于仿射变换且在轮廓局部遮挡和缺失的情况下仍然有效。理论分析和实验结果都证明了该算法的有效性。     

ALSBIR: A local-structure-based image retrieval

The general-purpose shape retrieval problem is a challenging task. Particularly, an ideal technique, which can work in clustered environment, meet the requirements of perceptual similarity measure on partial query and overcoming dimensionality curse and adverse environment, is in demand. This paper reports our study on one local structural approach that addresses these issues. Shape representation and indexing are two key points in shape retrieval. The proposed approach combines a novel local-structure-based shape representation and a new histogram indexing structure. The former makes possible partial shape matching of objects without the requirement of segmentation (separation) of objects from complex background, while the latter has an advantage on indexing performance. The search time is linearly proportional to the input complexity. In addition, the method is relatively robust under adverse environments. It is able to infer retrieval results from incomplete information of an input by first extracting consistent and structurally unique local neighborhood information from inputs or models, and then voting on the optimal matches. Thousands of images have been used to test the proposed concepts on sensitivity analysis, similarity-based retrieval, partial query and mixed object query. Very encouraging experimental results with respect to efficiency and effectiveness have been obtained.