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在计算机视觉中,几何形状的识别具有十分重要的意义,而一般几何形状可以分为区域和结构两类。Hu提出的不变矩是用于区域形状识别的几何特征,但对于结构则因不满足缩放不变的条件而不适用。为此对Hu提出的区域不变矩和Chen提出的区域不变矩快速算法进行了扩展,并定义了对于结构和区域均满足平移、缩放、旋转不变的相对矩,从而统一了区域和结构的矩特征计算公式,而且与Hu的不变矩相比,更具有一般性,利用相对矩进行的识别实验表明,相对矩是对区域、封闭和不封闭结构的形状进行识别的有效特征,尤其在识别封闭和不封闭结构时,比傅立叶描述子等传统方法简便。 相似文献
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基于矩方法及其理论,提出了一个基于几何矩的形状匹配算法,用于识别 CAD 模型中具有相
似形状特征的几何体。该算法采用一组满足平移、旋转、缩放不变性的几何矩不变量对三维几何体的形状特征
进行描述,并根据形状特征向量的相似程度评估几何体之间的相似性。为提高几何矩计算的准确性和效率,对
CAD 模型的三角面片数据进行了预处理,并采用递归算法实现各阶几何矩的快速计算。形状匹配算法被应用
于 CAE 软件的相似几何体拾取中,能够通过 GUI 交互的方式实时拾取与目标几何体形状特征相似的几何体,
取得了良好的应用效果。 相似文献
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伪 Zernike矩是基于图象整个区域的形状描述算子 ,而基于轮廓的形状描述子 ,例如曲率描述子、傅立叶描述子和链码描述子等是不能正确描述由几个不连接区域组成的形状的 ,因为这些算子只能描述单个的轮廓形状 .同时 ,由于伪 Zernike矩的基是正交径向多项式 ,和 Hu矩相比 ,除了具有旋转不变性、高阶矩和低阶矩能表达不同信息等特征外 ,还具有冗余性小、可以任意构造高阶矩等特点 ,另外 ,伪 Zernike矩还可以用于目标重构 .目前 ,伪 Zernike矩没有得到广泛的应用 ,其中的一个主要原因是 ,它不具备真正意义上的比例不变性 .为了能使伪Zernike矩得到更广泛的应用 ,在详细分析伪 Zernike矩不变性的基础上 ,提出了伪 Zernike矩的改进方法 ,使改进后的伪 Zernike矩在保持旋转不变性的同时 ,还具有真正意义上的比例不变性 ,同时给出了部分的实验分析结果 .实验结果证明 ,该改进后的伪 Zernike矩较改进前的伪 Zernike矩 ,具有更好的旋转和比例不变性 . 相似文献
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基于Zernike矩的模糊与仿射混合不变量研究 总被引:1,自引:0,他引:1
Zernike矩作为形状描述子,其信息冗余度低且对噪声不敏感,在图像特征提取和模式识别中得到了广泛应用。为提高Zernike矩对含有模糊和仿射图像的形状描述能力,提出一种基于Zernike矩的形状描述子,该描述子使用规范化方法构造Zernike矩的仿射不变量,结合Zernike矩的模糊不变量得到Zernike矩的模糊和仿射混合不变量。将该矩混合不变量作为形状描述子描述图像的形状特征,并与几何矩模糊和仿射混合不变量进行对比实验,结果表明,Zernike矩的模糊和仿射混合不变量在混合形变下形状描述能力较强,具有不变性,并且对噪声的鲁棒性较好。 相似文献
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区域特征和轮廓特征是表征灰度人脸图像的有效方法,而图像矩能够从整体上描述物体的几何特征.在考虑H u矩在图像形状模式表征的优势和支持向量机的分类能力的基础上提出了一种基于Hu矩和支持向量机的人脸检测方法,首先提取人脸与非人脸的Hu矩,作为图像特征,然后将特征送入支持向量机进行学习.训练采用了单样本和双样本两种方法,最后用训练得到的模型对测试样本进行测试,实验结果表明,该方法是可行的. 相似文献
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吴明珠 《数字社区&智能家居》2007,3(16):1140-1141
图像形状特征的提取和描述方法是基于形状的图像检索的重要研究内容.针对已有的基于形状的图像检索中目标形状描述方法的不足来进行了改进.为此,引入了用于描述目标轮廓的成对几何特征(pairwise attributes)即有向相对角和有向相对位置.然后应用到基于轮廓的图像检索中去,来描述图像的形状.实验结果发现用该成对几何特征所描述的形状属性来检索数据库中的图像具有较高的效率. 相似文献
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针对红外成像制导空空导弹增强攻击毁伤效果的要求,提出了一种基于红外图像的飞机飞行姿态识别和飞机目标几何轮廓分析的关键攻击部位识别方法。该方法利用模糊C均值聚类算法将经过降噪处理的红外飞机图像分割成背景、飞机机身和尾焰三部分;分别计算飞机目标的Hu矩和归一化转动惯量来构成组合不变矩,同时结合分割图像的面积比特征来实现飞机飞行姿态的识别;通过对飞机机头、机轴、机翼或尾翼的提取并依照相应的比例关系,来实现对飞机关键攻击部位如驾驶舱的识别。为了提高关键攻击部位的识别速度和精度,利用当前帧获得的稳定判别参数来指导后续帧图像的处理。试验结果表明,提出的方法能够准确有效地识别红外飞机目标的关键部位,可为空空导弹的精确打击提供必要的支持。 相似文献
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基于活动轮廓(Snake)模型的目标轮廓提取是图像分割中一种重要的方法.为了克服传统Snake模型在图像分割中不能向凹处收敛和收敛不准确的缺点,提出了一种粒子群优化算法与改进的Snake模型相结合的图像分割算法.改进的Snake模型,即在传统的Snake 模型的基础上增加了一个向心能量,增加此能量可以使初始化曲线向目标的凹处收敛.又由于粒子群优化算法具有获得全局最优的能力,可以使曲线能更准确地收敛到目标的边界.通过实验证明此方法可以取得很好的分割效果. 相似文献
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提出用于轮廓线形状和区域形状图像检索的形状描述方法,该方法将目标形状的边界(包括内边界)表示为一个无序的点集,沿各方向对点集的迭代分割,建立层次化的边界点集描述模型.通过对各层形状边界的分割比和分散度的几何特征度量,产生各层的形状特征描述,对它们进行组合,建立对目标形状的层次化描述.两个目标形状的差异性度量定义为它们的层次化描述子的L-1距离.该方法具有:(1)通用性.能够描述轮廓线形状和区域形状这两种不同类型的形状;(2)可扩展性.基于所提出的分层描述框架,可以将分割比和分散度这两种几何度量进行扩展,纳入更多其他几何特征度量,以进一步提高形状描述的精度;(3)多尺度描述特性.提出的分层的描述机制,使得描述子具有内在的由粗到细的形状表征能力;(4)较低的计算复杂性.由于仅仅计算目标图像的边界像素点,使得算法具有较高的计算效率.用MPEG-7 CE-2区域形状图像库和MPEG-7 CE-1轮廓线形状图像库这两个标准测试集对该方法进行评估,并与同类的其他形状描述方法进行比较,实验结果表明:提出的方法在综合考虑检索精确率、检索效率和一般应用能力等指标的情况下,其性能上要优于各种参与比较的方法. 相似文献
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传统的稀疏活动轮廓模型可以较好地解决目标微小形变情况下的定位问题,但是对训练样本要求比较严格,且在目标发生较大形变情况下采用学习到的可变形模板对目标进行定位会产生一定偏差。针对该问题,提出一种稀疏活动轮廓扩展形状脚本模型的目标检测算法。利用勾画样本通过扩展活动轮廓模型学习到组成目标的可变形形状图案,这些形状图案构成的形状脚本模型能够清晰地定义目标模式;采用递归sum-max maps结构进行搜索,用形状脚本模型匹配测试图像实现目标定位。经过多组实验,结果表明所提算法能较好地解决目标在发生较大形变、存在遮挡以及复杂背景下的定位问题。 相似文献
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从电磁场的积分方程出发,采用矩量法(MOM)计算导体柱电磁散射的过程;以实际测量的散射场与计算散射场的偏差程度作为目标函数;将带优化变量设置为描述导体柱轮廓的形状函数的傅里叶展开式系数,通过混合粒子群算法(HPSO)对带优化变量进行优化,使目标函数的最小值用来进行电磁成像。仿真结果表明:HPSO简单、通用,具有较强的抗随机噪声干扰的能力。 相似文献
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提出了用改进Snake模型-GVF(Gradient Vector Field)Snake模型来实现医学图像病灶轮廓的提取,结合高斯平滑滤波、交互式给定初始轮廓点等方法提高轮廓提取的精度。该方法与传统的轮廓提取方法相比,具有捕获范围广、对噪声不敏感的特点,特别适合噪声大、位置不确定、形状不规则的病灶轮廓的提取。实验表明,采用该方法能有效地提取病灶轮廓,在临床上有广泛的应用前景。 相似文献