基于对称点对序列的带状图骨架化算法研究

文中提出了一种基于离散轮廓的对称点对序列的骨架化算法。首先提出带状图像的对称点对序列的概念,它是通过轮廓离散点的Delaunay三角剖分而获得的,并将这个序列应用于带状图的骨架化算法中。在带状图的交叉区域利用三角剖分对偶图模型对该序列进行归并重构,从而得到交叉区域不畸变的骨架。实验表明,该算法充分利用了带状图的全局和局部信息,产生的骨架准确地反映了带状图像间的拓扑关系。     

平面多边形域的快速约束Delaunay三角化

针对任意平面多边形域，采用增量思想和均匀网格，在局部范围内快速生成约束Delaunay三角形．该方法不会生成区域外的三角形；对存在折线、离散点以及含“洞”的情况不需要特殊处理．实验结果表明，该方法对于随机生成的简单多边形域三角化速度快，平均计算时间呈近似线性．另外，针对文字、工业图案等带状图像的边界多边形，充分利用其近似等宽性优化算法，将其应用于带状图像骨架的快速提取．     

一种基于Delaunay三角化的笔划分割算法

字符笔划在字符识别等领域中存在广泛的应用。针对字符图形的骨架化及笔划提取,本文提出了一种基于动态约束Delaunay三角剖分的算法。该方法首先通过对字符的轮廓多边形进行三角剖分,生成一系列具有拓扑关系的三角形,再根据三角形的三种类型生成各三角形骨架,并连接为整个字符的骨架。然后定义了骨架的平滑度函数及分支长度阈值,消除了畸变分支,并根据得到的骨架进行笔划分割。实验结果表明,该算法具有快速稳定的特点且鲁棒性较好。     

一种基于Delaunay三角化的笔划分割算法

字符笔划在字符识别等领域中存在广泛的应用。针对字符图形的骨架化及笔划提取，本文提出了一种基于动态约束Delaunay三角割分的算法。该方法首先通过对字符的轮廓多边形进行三角剖分，生成一系列具有拓扑关系的三角形．再根据三角形的三种类型生成各三角形骨架，并连接为整个字符的骨架。然后定义了骨架的平滑度函数及分支长度阈值，消除了畸变分支，并根据得到的骨架进行笔划分割。实验结果表明，该算法具有快速稳定的特点且鲁棒性较好。     

简单多边形三角剖分的一种快速算法及应用

提出了一种内角动态判定的简单多边形三角剖分算法,该算法的思想是对多边形相邻三角点构成的内角进行动态判断,如果小于180度且组成的三角形是否包含其它点,则连成三角形,并设计了有利于算法快速实现的数据结构.算法思路简单,易于编程实现,且剖分速度快,最后用该算法应用于地层模型的剖面生成.     

一种基于图的平面点集Delaunay三角剖分算法

本文提出了一种基于图的平面点集Ｄｅｌａｕｎａｙ三角剖分算法。该算法首先求出平面点集的欧几里得最小生成树，然后逐次加入一边构造三角形网格，最后按最小内角最大的三角化准则，通过局部变换，得到平面点集的Ｄｅｌａｕｎａｙ三角剖分。本文同时阐述了它的对偶图；平面点集的Ｖｏｒｏｎｏｉ图的概念和性质。     

基于数字图像三角形剖分的信息伪装算法

提出按像素的灰度值作图像区域非均匀剖分的思想,并利用这种思想实现了一种信息伪装算法.视像素的灰度值为拟合数据,用最小二乘法作数据拟合,得到数字图像的自适应非均匀剖分算法,并以图像的非均匀三角剖分为例给出了详细剖分过程.将保密图像的三角剖分信息用四进制数记录,并对公开的数字图像作相同的剖分,将剖分信息及保密图像的灰度信息隐藏于公开的图像中,利用三角形剖分下图像的重构,即得到一种图像信息伪装新算法,其突出优点在于极大地降低了编码和解码的时间.通过不同类型图例的实验,表明带隐藏数据的伪装图像不易被察觉带有隐藏信息, 并且重构图像的质量较好,是一种可行的信息伪装新算法.     

针对密集点云的快速曲面重建算法

为了能够快速地从高密度散乱点云生成三角形网格曲面,提出一种针对散乱点云的曲面重建算法.首先通过逐层外扩建立原始点云的近似网格曲面,然后对近似网格曲面进行二次剖分生成最终的精确曲面;为了能够处理噪声点云,在剖分过程中所有网格曲面顶点都通过层次B样条进行了优化.相比于其他曲面重建方法,该算法剖分速度快,且能够保证点云到所生成的三角网格曲面的距离小于预先设定容限.实验结果表明,文中算法能够有效地实现高密度散乱点云的三角剖分,且其剖分速度较已有算法有大幅提高.     

大规模离散点集Delaunay三角剖分加点策略的分析

局部变换法和Watson算法是离散点集Delaunay三角剖分的常用算法,算法过程中逐点添加、局部优化是三角网格生成速度的重要影响因素.按位置相邻次序逐点添加时易产生外接圆较大的扁平三角形,引起较大范围的局部优化,三角网格的生成速度下降.在位置相邻次序的点集中随机选择部分点生成相对匀称的初始三角网格,再依次添加数据点,可有效减少局部优化消耗的时间,提高三角网格的生成速度.以激光扫描测量数据为例,切分为不同数量的点集进行三角剖分测试,当数据点数大于20000点时,采用部分随机点优化策略,其三角剖分速度比直接按位置相邻次序添加的方法提高一倍以上,且数据量越大,效率越高.     

优化变形能的平面多边形同构剖分

平面多边形间的同构三角剖分是平面形状渐进过渡与插值的基础,降低对应三角形的变形程度是获得高质量应用的关键.文中提出一种基于变形能优化的2个平面多边形的同构剖分算法,其中包含同构剖分生成和变形能最小化2个模块.首先根据用户指定的对应特征点对多边形进行顶点重采样,得到顶点一一对应的2个多边形;然后利用带约束的Delaunay剖分对其中的一个多边形进行三角化,得到源网格;再用重心坐标将源网格的内部顶点嵌入到另一个多边形得到同构剖分(目标网格);最后逐一检查三角形的变形能,对源网格中变形能超过阈值的三角形进行细分,用同构剖分模块生成新的目标网格.实验及数据统计分析表明,该算法可以得到较好的同构三角剖分,提升网格质量,并能很好地避免纹理细节失真.     

Triangle refinement in a constrained Delaunay triangulation skeleton

This paper presents an algorithm with the purpose of improving upon the already successful constrained Delaunay triangulation (CDT) skeletonisation technique. Using such a triangulation to construct a skeleton has proven very effective, that can sometimes, however, produce triangles that do not represent the true nature of the underlying shape. The contour pixels chosen for triangulation are of significant importance, as they determine the triangle edges that define the skeleton. The algorithm described in this paper deals with this problem by inserting new triangulation points in strategic locations in end, normal and junction triangles. Results show that the skeletons produced by this algorithm are accurate, robust against noise and, above all, comply much better with a human's perception of the image than the original triangulation method.     

基于人体骨骼和深度图像信息的指尖检测方法

针对复杂环境下的指尖检测,从手部图像分割和指尖检测方法两方面进行改进,提出了一种基于人体骨骼和深度图像信息的指尖检测方法。首先采用Kinect获取人体骨骼和深度图像信息,通过人体骨骼信息锁定目标用户,利用锁定用户的手部节点位置从深度图像中提取手部区域图像;然后从手部骨架中搜索骨架端点,提出局部最优查找方法对轮廓凸包计算结果进行优化;最后结合手部轮廓特征找到指尖位置。实验结果表明,该方法具有良好的检测效果,满足实时性要求,能够实现复杂环境下的鲁棒检测。     

基于无向图的图像整体骨架表示模型及其算法

在图像处理、模式识别领域,往往需要求解图像的骨架来获得图像的骨架来获得图像特征的最有效的数字信息。该文提出了一种基于无向图的图像整体骨架表示模型,并基于这一模型设计实现了图像的骨架化算法。它通过专门的分割算法,对图像进行分割并用无向图表示,然后对无向图中各项点采用多边形近似方法进行骨架化。算法充分利用了图像的全局和局部信息,具有速度快、效果好等优点,并得到了实际应用。文章最后给出了一些应用实例。     

An algorithm for distorted fingerprint matching based on local triangle feature set

Coping with nonlinear distortions in fingerprint matching is a challenging task. This paper proposes a novel method, a fuzzy feature match (FFM) based on a local triangle feature set to match the deformed fingerprints. The fingerprint is represented by the fuzzy feature set: the local triangle feature set. The similarity between the fuzzy feature set is used to characterize the similarity between fingerprints. A fuzzy similarity measure for two triangles is introduced and extended to construct a similarity vector including the triangle-level similarities for all triangles in two fingerprints. Accordingly, a similarity vector pair is defined to illustrate the similarities between two fingerprints. The FFM method maps the similarity vector pair to a normalized value which quantifies the overall image to image similarity. The proposed algorithm has been evaluated with NIST 24 and FVC2004 fingerprint databases. Experimental results confirm that the proposed FFM based on the local triangle feature set is a reliable and effective algorithm for fingerprint matching with nonlinear distortions.     

一种高效检测图像中是否有三角形的算法

在停车场的停车位检测系统中,要识别停车位是否空闲,就必须对检测系统获取的图像中的任何可能停靠在停车场中的汽车进行识别,但由于汽车种类、形状、大小等千变万化,因此通过识别图像中是否有汽车来判断停车位是否空闲是不现实的。由于可以先在每个停车位上画上一个实心黑三角形,然后通过识别图像中是否包含有三角形来判断停车位是否空闲,如果图像中没有实心黑三角形,则表明该停车位已经被汽车所占据;否则表明停车位空闲,因此,对空闲停车位的检测就转换为检测图像中是否有三角形,这要比识别所有的汽车容易得多。而传统的Hough变换则不能有效地检测图像中是否包含有三角形,为了准确检测三角形,提出了一种有效的检测图像中是否有三角形的算法。该算法首先利用Sobel算子检测出图像的边缘信息;然后抽取一条连通的边缘,并对当前抽取出来的连通边缘所围成的区域进行填充;接着利用三角形面积与它的3条边的关系来判断当前被填充的区域是否是三角形。当分析完该条边缘后,再继续抽取图像中的下一条边缘进行分析,如此反复,直到图像中的所有边缘被抽取完,则停止循环;最后输出结果,如果图像中有三角形,则输出三角形的个数;如果图像中没有三角形,则输出0。实践表明,该算法具有运算量小、运算速度快、所需内存少的优点。     

图像中任意三角形检测方法

提出了一种基于加窗Hough变化的任意三角形检测方法。选择适当大小窗口在图像中滑动,以窗口中心为坐标原点对窗口内图像作Hough变换,在图像的Hough域中检测直线段,从检测出的直线段中找出满足三角形条件的线段组合,然后定位这些线段构成的三角形。实验表明该算法能够有效检测出任意三角形,改变线段的长度条件或角度条件还可以检测直角三角形、等腰三角形、等边三角形等特殊三角形。该算法还可以实现在图像中检索三角形目标的功能。     

一种基于角点特征的图像自动配准方法

图像配准是图像处理和计算机视觉中的重要环节。提出了一种基于角点特征的图像自动配准方法来处理具有相似变换的图像配准问题。角点特征由改进的Harris算子提取,然后将提取的角点组成虚拟三角形,利用在相似变换下参考图像和待配准图像中对应的虚拟三角形相似的原理,找到最相似的两个虚拟三角形,以它们对应的顶点作为控制点,求出变换模型参数,从而配准两幅图像。该方法只要求两幅图像中提取的角点特征包含3个以上的对应角点,就能配准两幅图像。它的另一个优点是理论上对两幅图像之间发生的平移、旋转和尺度变化没有限制。实验结果表明:这种图像自动配准算法是正确和有效的。