基于轮廓特征点的三维模型相似性匹配算法

针对Heczko算法容易丢失一些表示三维模型轮廓的重要信息,从而降低匹配准确性这一问题,研究了一种基于轮廓特征点的三维模型相似性匹配算法。通过函数投影提取三维模型的轮廓,再提取每一个轮廓上的角点,把角点作为特征点,用特征点的曲率值构成一个点集,最后计算点集之间的Hausdorff距离,进行相似性匹配。实验结果表明该算法提高了三维模型的检索准确性。     

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。     

基于特征点和最小面积的曲线描述和匹配

为了对关键特征点相同而子曲线曲率不同的曲线进行识别,提出一种新的平面曲线的描述和匹配方法。基于关键特征点进行粗匹配,根据精度要求设定最小面积阈值在子曲线上重新采样点,定义了一种新的采样点的识别向量,并根据子曲线上采样点的识别向量构造了新的识别向量矩阵,最后根据识别向量矩阵的差异度度量子曲线的相似性。通过对所有子曲线的识别实现对整条曲线的识别。该识别方法逐层筛选、由粗到精,避免了冗余操作。实验表明该方法高效、可行。     

计算机辅助青铜器纹饰特征线识别方法研究

摘 要：针对青铜器纹饰特征轮廓线识别关键算法和技术,分析了当下纹饰数字化设计的 基本现状。基于计算机辅助技术和三角网格基础理论,结合图像聚类和阈值方法,提出特征轮 廓线识别关键技术由轮廓角点、特征曲线段、分段轮廓线匹配和空间曲线匹配 4 个环节构成。 构建了纹饰目标特征识别算法和流程,采用曲率最大值识别轮廓角点,通过特征曲线段对轮廓 曲线进行表述和投影,采用曲线弦长法对特征曲线进行匹配与拼接。建立了青铜器纹饰特征识 别方法,基于计算机辅助技术,从纹饰特征识别到空间曲线的匹配与拼接完整流程。计算机辅 助设计技术的青铜器纹饰特征识别方法具有数字化、智能化和高效化特征。根据实验结果,该 方法在目标对象纹饰识别和提取方面具有广阔的应用前景。      

二维非规则碎片匹配的算法

提出了一种基于曲率相似性的二维碎片轮廓匹配算法。该算法根据碎片轮廓上各点的曲率值来确定轮廓上的特征点，按照特征点对轮廓进行分段，将二维碎片的匹配简化为特征段的相似性度量与可匹配性验证。对可匹配的轮廓段进行欧氏变换以拼合两个轮廓曲线，自动地检测在当前变换下两个轮廓是否有重叠情况存在。没有重叠的两个轮廓组合起来更新为一个新的轮廓，进行再匹配直至重建过程完成。实例表明，算法是有效、稳定的。     

一种高效的三维轮廓曲线匹配算法

针对三维碎片自动拼接中的碎片匹配问题,提出一种高效的轮廓曲线匹配算法。用B-样条曲线表示三维空间曲线,并计算轮廓曲线上各个点的曲率、挠率和法矢,在匹配过程中,对轮廓特征点按其邻域曲面片进行分类,根据特征点类型标志及特征段之间的欧式距离对不同轮廓上的特征段进行相似性度量,再利用法矢对相似性较高的轮廓段进行可匹配性验证。实验结果证明该算法是稳定、高效的。     

融合CCCTI码和谱系聚类的仿射配准

针对复杂场景中目标由于成像畸变、部分遮挡或局部缺失难于识别的问题,提出一种新的仿射配准算法.首先给出了CCCTI码(cyclic code of corner and tangent and inflexion points)的定义,该码易于确定模型和目标轮廓上关键特征点的对应关系;其次利用关键特征点对轮廓进行分段,根据对应子曲线段的两端点及其形心估算变换矩阵,再引入谱系聚类法对所有估算矩阵进行聚类,降低最终估算矩阵的误差,且使算法适用于部分遮挡或局部缺失,提高算法的鲁棒性;最后计算能够聚类的对应子曲线段的总形心,并利用总形心与对应子曲线段的两端点再次估算变换矩阵,提高配准的精度.理论分析和实验结果均表明,该算法能有效地进行仿射配准,并能处理部分遮挡或局部缺失.     

离散形状的特征区域匹配识别

本文用形心到外轮廓的距离序列表示形状,从而将二维的形状分析问题转化成较简单的 一维波形曲线的分析问题,对于这种波形曲线的识别,提出了一种特征区域的局部匹配识别 算法.实验证明,本文方法具有较高的识别率,且该算法是平移、旋转和比例变化不变的.     

基于路径轮廓的三维目标识别

骨架能更有效地反映出目标的拓扑结构和细节变化, 因而在三维目标识别中得到广泛应用, 但存在的基于骨架的识别方法均要求骨架端点位于轮廓曲线上, 并且识别精度受骨架端点排序的影响。针对该问题, 提出了一种新的基于路径轮廓的三维目标识别算法。该算法首先定义了一种新的特征点——骨切点, 并根据骨切点在轮廓曲线上的顺序关系, 对骨架端点进行排序; 然后利用路径轮廓对目标轮廓进行分割; 再构造一种新的局部不变特征, 并结合hash表以识别三维目标。实验结果表明, 该算法对存在部分遮挡或缺损的三维目标仍有较好的识别效果。     

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。     

一种基于LCS的物体碎片自动拼接方法

提出了一种基于最长公共子序列(LCS)的物体碎片自动拼接方法,用于获得两块碎片间的最可能的拼接结果．同时还设计了一种有效的数字曲线曲率计算方法和具有线性时间复杂度的重叠检测算法,以提高拼接的速度和准确性．首先对物体碎片的图像进行预处理,获得其轮廓曲线,并根据特征点划分成子轮廓曲线,然后计算其数字曲率,得到曲线的特征串表示,最后找出两个子轮廓曲线之间的LCS,对坐标变换的拼接结果进行重叠检测,并按照给出的度量标准进行排序,找出最优的拼接结果．实验表明,该方法计算简单、有效,能找出物体碎片合理的拼接结果．     

拱序列的曲线描述与匹配

目的 曲线匹配是计算机视觉和图像处理中的一个重要问题;判定几何图形形状相似性,得到与人类认知一致的结果,是目前的曲线描述与分类算法不能很好解决的问题。针对曲线匹配和几何图形形状的相似性判定,提出一种有效快速的基于拱序列的曲线匹配与相似性判定算法。方法 提取曲线的角点,将曲线表示为一连串相互重叠的拱序列。对于拱序列中的每一个拱,使用拱描述子进行描述。利用拱描述子,使用动态规划方法,实现对拱序列的匹配和相似性判定。结果 为了验证本文算法,将基于拱序列的曲线描述与匹配方法应用于轮廓的拼接与几何图形的相似性比较。在轮廓拼接实验中,基于拱序列的曲线描述与匹配方法准确完成碎片轮廓的拼接和地图轮廓的拼接。在几何图形相似性的交叉度量实验中,基于拱序列的曲线描述与匹配方法可以准确反映出图形的相似程度,正确判断两幅图像是否属于同一类型。在判定不同相似程度的形状对的实验中,本文算法可以给出与人类判断相同的结果,相比较基于链码特征、多尺度不变量、形状上下文和GCT（geometry complex transform）变换算法,本文算法的距离值更好地反映出图像的相似程度。结论 理论和实验表明,该算法可有效地描述曲线、匹配曲线,及准确判断几何图形的相似性,给出与人类视觉判定一致的结果。该算法可用于基于轮廓的图像拼接和几何图形相似性的判定。     

The feedrate scheduling of NURBS interpolator for CNC machine tools

This paper proposes an off-line feedrate scheduling method of CNC machines constrained by chord tolerance, acceleration and jerk limitations. The off-line process for curve scanning and feedrate scheduling is realized as a pre-processor, which releases the computational burden in real-time task. The proposed method first scans a non-uniform rational B-spline (NURBS) curve and finds out the crucial points with large curvature (named as critical point) or G⁰ continuity (named as breakpoint). Then, the NURBS curve is divided into several NURBS sub-curves using curve splitting method which guarantees the convergence of predictor–corrector interpolation (PCI) algorithm. The suitable feedrate at critical point is adjusted according to the limits of chord error, centripetal acceleration and jerk, and at breakpoint is adjusted based on the formulation of velocity variation. The feedrate profile corresponding to each NURBS block is constructed according to the block length and the given limits of acceleration and jerk. In addition, feedrate compensation method for short NURBS blocks is performed to make the jerk-limited feedrate profile more continuous and precise. Because the feedrate profile is established in off-line, the calculation of NURBS interpolation is extremely efficient for CNC high-speed machining. Finally, simulations and experiments with two free-form NURBS curves are conducted to verify the feasibility and applicability of the proposed method.     

点线特征融合的误匹配剔除算法

特征匹配作为计算机视觉的一项关键技术而备受关注。近年来,基于描述子的特征点匹配技术取得了一系列突破性进展,但曲线长度不一、端点定位不准确以及周围包含的重复性纹理较多等因素,导致了曲线匹配研究依旧是一个极具挑战性的热点研究课题,且现有曲线匹配方法大多出现匹配总数少、匹配正确率低的问题。为增加特征匹配的总数和正确率,利用特征点和特征曲线的位置关系提出一种点线特征融合的误匹配剔除算法(Point Line feature Fusion,PLF)。首先定义点到曲线的距离,利用点、曲线描述子提取图像的点、线特征;其次确定落入匹配曲线对应支撑区域内的匹配点对,并根据匹配点组和曲线间的距离约束剔除错误曲线匹配;最后利用点线距离约束剔除匹配曲线支撑区域内的错误点匹配。实验选取了3种不同的点线组合,即SIFT技术提取的点特征分别与IOCD曲线描述子、IOMSD曲线描述子、GOCD曲线描述子提取的曲线特征相融合, 验证算法 对多种点、线描述子具有适用性,且该算法不仅适用于特征点与特征曲线的融合,亦适用于特征点与特征直线的融合,从而验证了其对多种图像特征具有适用性。实验结果表明,在旋转、视角变化、光照变化、压缩、噪音、模糊等变换条件下,该算法均能有效提高曲线特征匹配的匹配总数和匹配正确率,同时提高点匹配的正确率。     

一种基于兴趣点方向特征的图像拼接方法

提出了一种基于兴趣点方向特征的图像拼接算法IPOF(Interest Point Orientation Feature),该算法利用Harris角检测器提取出两幅图像的兴趣点并为每个兴趣点分配一个主方向,采用方向相关系数法提取出初始匹配对,根据特征点之间的关系去除伪匹配对,得到两幅图像的对应兴趣点特征对从而确定变换参数,最后使用加权平均的方法融合图像。实验表明,该算法在图像间存在任意角度的旋转及平移的情形下,能有效地实现图像的平滑镶嵌。     

一种钢轨动态轮廓数据校准方法研究

为减轻轨检车振动对车载视觉测量系统动态测量钢轨轮廓的不利影响,提出一种基于轮廓曲线特征点和最近点迭代算法ICP(Iterative Closest Point)的数据校准方法。通过识别动态轮廓曲线的特征点,完成数据初步校准,然后利用ICP算法确定初步校准数据与标准数据之间的变换矩阵,实现动态数据最终校准。最后通过实验模拟了振动对测量的影响。实验结果表明：在垂磨和侧磨测量点处,校准后数据与标准数据偏差值的标准差分别为0.088 mm、0.085 mm,取置信水平为0.99时,校正精度分别为±0.227 mm、±0.219 mm,该方法有较好的精度,可应用于工程测量。     

由整体到局部的平面曲线部分匹配算法

在基于曲线匹配的检索系统中,提高曲线的匹配速度和精度具有重要的意义.提出一种平面曲线的部分匹配算法,该算法分为整体搜索和局部匹配2个阶段.首先整体搜索确定候选的匹配区域,然后在局部进行精确匹配和验证.对于特征点较少的曲线,根据曲率极值点将曲线划分为多条曲线段,采用局部线性搜索法实现曲线的部分匹配.实验结果说明了算法的有效性.     

高密度电子电路频谱对比方法

频谱对比是曲线对比的一种,但由于频谱分布幅值差别大的特性,用传统的图像对比或匹配算法,运算量大,且精度不高。文章在分析阈值法以及最大互相关算法优缺点的基础上,提出了基于关键点的字符串对比算法,该算法采用按关键频率点进行分段,然后符号化曲线继而进行关键频率点的字符对比,算法能适应电磁扫描过程中的频谱对比要求,提高对比的精确性。     

平面无序点集曲线重建的跟踪算法

由无序离散点集重建出曲线曲面模型,在反求工程与计算机视觉中都有着广泛的应用.根据实际采样中离散点分布相对集中的特点,给出了一个用简单曲线拟合平面上的无序点集的跟踪算法.该方法仅从当前跟踪点的邻近点集与曲线重建光顺准则出发,无须迭代,可快速、有效地跟踪得到无序点集的一个中轴点列,最后再由此点列拟合出参数曲线.实验结果表明,该方法是一个简单、有效的曲线重建方法.