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为了在形状匹配的过程中提高形状特征对边界噪声和图像变形的鲁棒性,同时兼顾形状匹配算法的检索精度和运算效率,提出一种基于同底三角形面积的形状匹配方法.该方法首先计算每个轮廓采样点的同底三角形面积描述子,并对该描述子进行局部平滑,使其更加鲁棒.然后采用加权L1度量方法计算两个形状所有轮廓点的同底三角形描述子之间的距离,获得匹配代价矩阵.最后利用动态规划算法计算匹配代价矩阵的相似度,获得形状距离,实现形状匹配.通过在MPEG-7、Kimia以及铰接形状数据库上测试分析表明,该方法对变形目标具有良好的鲁棒性,且提高了运算效率和检索精度. 相似文献
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提出了一种不变的基于傅立叶变换的区域形状描述子.该方法首先将区域形状图像用极坐标光栅重新采样成形状像素矩阵,然后对该矩阵进行两次一维傅立叶变换和一次相位修正操作,最后用低频傅立叶系数构成的矩阵作为形状描述子.该形状描述子不仅保留了傅立叶系数中的相位信息,而且满足不变性.实验结果表明该方法要优于现有的傅立叶区域形状描述方法和Zernike矩形状描述方法. 相似文献
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Shape-based image retrieval using generic Fourier descriptor 总被引:3,自引:0,他引:3
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提出了一种新的用于形状描述的轮廓线函数-拱高半径复函数(AHRC).AHRC用中心距离和带正负号的拱高来分别描述形状的全局特征和局部细节.用AHRC的傅立叶变换系数构成描述形状的特征向量.在MPEG-7标准测试集上对该方法进行图像检索实验,并将其实际应用于植物叶片图像的检索,同现有的分别基于中心距离、三角形面积、最远点... 相似文献
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为了能够较准确地表示图像的形状特征,提出了一种融合边界和区域信息的新的形状描述子。首先对图像进行二维离散余弦变换,获得低频系数作为区域特征。之后提取图像的轮廓并进行采样,形成描述形状轮廓的有序点列表,对每个采样点分别顺时针和逆时针等距离跟踪获得2个邻点,计算拱高以及质心距离。然后获取由拱高和质心距离组成的复函数的频域描述子,并组合区域特征与轮廓特征。对 MPEG-7标准图形库的检索实验显示,该描述子的检索性能显著优于三角形面积函数、质心距离函数与拱高半径复函数等同类描述子。 相似文献
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为了应对由复杂场景和目标形变所造成的目标难以检测的问题,提出一种基于图像显著性轮廓的目标检测方法.该方法首先利用全局概率边界算法(Globalized probability of boundary,gPb)提取图像轮廓,然后利用改进的最大类间方差法(Otsu)自适应地阈值处理获得图像的显著性轮廓;再通过检测并移除目标不稳定轮廓部分构造目标的鲁棒扇形模型;最后联合轮廓的多种局部及全局特征提出三种相似且基于特征概率密度分布的匹配策略,分别检测目标、目标镜面翻转以及发生旋转的目标.通过对多个数据库的实验分析,该方法能够有效地检测出目标及目标镜面翻转,同时在小偏转角范围有效检测旋转后的目标. 相似文献
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Textual description of shapes 总被引:1,自引:0,他引:1
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Zernike矩不变性分析及其改进 总被引:6,自引:1,他引:5
在分析了Zernike矩不变性后,提出了一种基于图像整个区域形状描述算子的改进Zernike矩。改进的Zernike矩不仅具有旋转不变性,而且还具有改进前不具有的比例不变性。试验结果证明,和改进前的Zernike矩相比,改进后的Zernike矩具有更好的不变特征,可用作基于区域的形状描述算子。 相似文献
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为了实现快速准确的图像检索目标,提出一种结合VLAD(局部聚合描述符)特征和稀疏表示的图像检索方法。首先,根据图像具有结构细节丰富、局部视觉特征差异明显的特点,提取图像的局部旋转不变SURF特征,并采用局部聚合描述符方法,构造具有旋转不变性的图像VLAD特征,然后将VLAD特征与稀疏表示相结合,设计基于稀疏表示的相似性检索度量准则,实现图像的查询检索。实验结果表明,提出方法在查准率(precision)及平均归一化修正检索排序等指标上,均优于其他几种典型方法,并具有较高的计算效率。 相似文献
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融合先验形状知识的主动轮廓模型(HACM)能够解决目标存在遮挡、局部形变、相似变换等实际问题,广泛应用于图像分割、轮廓提取等领域。本文以主动轮廓模型(ACM)为基础,从先验形状知识的提取以及知识的融合方法两个方面,总结近年来ACM在融合先验形状知识的目标轮廓提取领域的一些最新研究成果。首先研究基于区域不变矩描述子、样条函数以及水平集的形状知识提取方法,用于提取刚体性、非刚体性目标样本集所包含的轮廓信息,该信息具有一定的泛化能力,即针对样本集以外的目标轮廓具备一定的表达能力。然后以单目标轮廓提取问题为研究对象,从距离函数的角度分析各种先验形状知识与原始轮廓模型的全局性融合方法,并介绍了一种基于标识函数的局部融合方法。局部融合方法可以解决单知识、多目标情况下的轮廓提取问题。最后对文中所介绍模型进行总结分析,对该领域的研究方向进行了展望。 相似文献