轮廓形状匹配的形状函数小波特征方法

利用形心点和Aggarwal的形殊点,定义了轮廓形状的描述函数和起始点,并运用描述函数的Daubechies周期小波系数特征,讨论了闭合轮廓曲线的整体匹配和局部匹配问题.为适应快速识别目标和精确辩识物体的应用需要,提供了这类匹配方法的简易模型和精确模型.实验结果表明这类方法具有良好的稳定性和可靠性,并且小波的快速算法保证了这类方法实时处理的能力.     

基于形状轮廓特征的金字塔匹配算法

形状检索在计算机视觉中一直是一个具有挑战性的问题，其中对形状特征直方图距离的测量是评价形状检索算法优劣的一个重要因素。针对轮廓特征的直方图距离测量，算法引进一种在图像分类领域中应用广泛的金字塔匹配算法。不同于其他传统的直方图度量算法，金字塔匹配算法将形状的轮廓分成若干块，给每一块分配相应的权重，然后分别统计块中的特征，再计算特征的加权和进行相似度的测量。通过在不同形状数据集下实验，该方法能够有效地进行形状匹配和检索，且能得到较好的形状匹配精度。     

基于轮廓分割的形状匹配新方法

提出了基于轮廓分割的形状描述方法,用来进行形状匹配.首先,使用离散曲线演化将形状轮廓简化成具有N个顶点的多边形,并通过去除其中的凹点得到多边形凸点的集合;然后,对由凸点形成的轮廓片段提取角度和曲率特征,得到形状描述子;最后通过匈牙利算法进行轮廓片段之间的距离矩阵的最小代价和计算,从而得到两个形状之间的相似度.基于MPEG-7图像库上的实验证明了本文方法能很好地反映形状的特征,具有较好的匹配效果.     

基于多尺度的轮廓匹配方法

物体的形状轮廓是计算机视觉中一个重要的特征。该文提出了一种基于多尺度下局部特征的描述和动态规划的形状匹配和识别方法。考虑到轮廓在不同尺度下特征点的变化,给出了形状的多尺度描述方法。在轮廓分段匹配过程中,根据噪声和形变的程度不同对局部轮廓分别采用不同尺度滤波,避免了局部形变及噪声导致错误的匹配结果。该算法对于噪声、形变和适度的遮挡有较好鲁棒性,用于行人识别上取得了较好的效果。     

用于形状识别的目标轮廓无序点集描述与匹配

将目标形状的轮廓看成一个无序的点集,从中抽取形状特征,用于快速而有效的目标识别是形状分析任务中的挑战性问题.针对该问题,提出了一种基于复杂网络模型的形状描述和识别方法.该方法提出用一种自组织的网络动态演化模型构成一个分层的描述框架,在网络动态演化的每一个时刻,对网络分别进行局部测量和全局测量,抽取网络的无权特征和加权特征.在形状匹配阶段,用获得的局部描述子和全局描述子分别进行局部匹配（基于Hausdorff距离）和全局匹配（基于L₁距离）,组合两种匹配的距离值构成对形状的差异度度量.用标准的测试集对所提出的方法进行性能测试,实验结果表明,所提出的算法能够快速而又鲁棒地完成较高精度的形状识别任务.     

人体行为动作的形状轮廓特征提取及识别

将傅里叶变换与边缘小波矩描述子相结合,提出一种人体行为动作的识别方法。凹凸复杂图像的质心到轮廓为非单一直线,据此,给出一种多段定向距离轮廓描述矩阵,实现轮廓特征的提取。分别对2类人体和4种行为动作进行仿真实验,结果表明,边缘小波矩描述子能较好地体现人体行为动作的形状轮廓局部特征,具有较高的识别率。     

基于Grassmann流形的仿射不变形状识别

传统的Kendall形状空间理论仅适用于相似变换, 然而成像过程中目标发生的几何变形在更多情形时应该用仿射变换来刻画. 基于Grassmann流形理论, 本文分析了仿射不变形状空间的非线性几何结构, 提出了基于Grassmann流形的仿射不变形状识别算法. 算法首先对训练集中的每类形状分别计算形状均值和方差, 进而在形状均值附近的切空间构建多变量正态分布; 最后,根据测试形状的观测和先验形状模型求解测试形状的最大似然类, 对形状进行贝叶斯分类. MPEG 7形状数据库的实验结果表明, 与传统Kendall形状分析中的基于Procrustean度量识别算法相比, 本文识别算法具有明显优势; 真实场景中的目标识别结果进一步表明, 本文算法对仿射变形有更好的适应能力, 在复杂场景下能以较高的后验概率辨识出目标类别.     

球面调和描述子在图像形状匹配中的应用

球面调和分析是球面信号分析的重要工具, 本文采用球面调和描述子对图像进行形状匹配. 首先把平面图像映射到球面上, 然后计算球面图像的球面调和描述子, 最后通过球面调和描述子得到平面图像的相似性. 实验结果表明, 球面调和描述子可以较好地匹配图像的形状相似性, 并且具有旋转和比例不变性.     

形状匹配方法研究与展望

形状匹配及分类是计算机视觉中的重要问题. 近年来,以形状上下文为代表的基于轮廓的形状匹配方法和以奇点图为代表的基于骨架的形状匹配方法获得了长足的发展. 本文介绍了形状匹配问题的基本概念, 分析了形状匹配问题的难点, 按照基于轮廓和基于骨架的分类方法对近年来最新出现的形状表示与形状匹配的方法进行了详尽的介绍, 并介绍了基于度量学习的形状检索方法, 本文还详细介绍了近年来形状匹配研究领域常用的一些测试数据库, 之后对局部形状匹配和形状分类等有潜力的研究方向进行了展望. 最后对形状匹配的整体框架及其应用前景进行了总结.     

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。     

一种新的几何特征形状描述子

通过对平移旋转和伸缩变换下的不变量进行研究,证明了形状的长轴端点和重心是该变换下的不变量,提出了长轴两端点与重心所成的夹角这一几何特征的形状描述子,该形状描述子具有平移旋转和伸缩变换不变性,理论分析和实验结果表明该描述子简单高效,具有较好的形状匹配结果。     

轮廓结构张量的仿射不变性

通过研究轮廓结构张量行列式的代数性质,论证了轮廓结构张量代数结构的仿射不变性:轮廓结构张量的行列式在仿射变换下所描述的极值点在数量和位置上不改变,并且轮廓各点处的响应强度仅受尺度变换的影响,与平移和旋转变换无关。最后,在基于重复率准则的实验中将其与经典轮廓角点检测算法对比,表明了算法具有较高的稳定性。     

具有抗仿射性的局部特征点匹配方法

针对现有局部特征匹配算法对具有仿射性的图像匹配效果欠佳、耗时较长,以及随机采样一致性(RANSAC)算法对仿射性图像匹配得不到较好的参数模型等问题,提出一种具有抗仿射性的A-AKAZE(Affine Accelerated KAZE)算法,并用向量场一致性来筛选内点。首先利用非线性函数构建尺度空间,然后借助Hessian矩阵检测特征点,并以特征点为中心选取合适的区域作为特征采样窗口;再把特征采样窗口在经纬度上进行投影以模拟不同角度对图像的影响,随后在投影区域中提取具有抗仿射性的A-MLDB(Affine Modified-Local Difference Binary)描述符;最后利用向量场一致性算法提取内点。实验结果表明:A-AKAZE算法的正确匹配率相较于AKAZE算法提高了20%以上,与AKAZE+RANSAC算法相较提升了15%左右,与ASIFT(Affine Scale-Invariant Feature Transform)算法相比提高了10%左右,相比ASIFT+RANSAC算法提高了5%;而且该算法的匹配速度远高于AKAZE+RANSAC、ASIFT和ASIFT+RAN...     

基于有向地形表面特征的尺度不变性地形匹配

针对条带地形的地形匹配定位,提出了航带地形的有向地形表面特征描述及匹配方法。在航带的一维方向上检测极值点,同时利用区域中心的极值点及其地形表面的切线作为参考,利用地形极值点相对于参考点和参考线的相对位置关系构造地形的具有不变性的特征,基于特征的距离计算和比较,实现了具有抵抗尺度变化等相似变换的地形匹配方法。仿真实验证明了该方法的有效性,对于从序列图像重建地形的匹配定位具有重要意义。     

基于曲率匹配的细胞几何形状特征提取方法

细胞轮廓的几何形状是细胞学涂片判读的重要参考,对研究宫颈病变的计算机辅助诊断具有重要意义。针对现有基于形状模板匹配的几何形状识别方法鲁棒性较差的问题,提出了基于曲率匹配的几何形状特征提取方法,通过比较模板轮廓和待识别轮廓的曲率,计算曲率曲线之间的相似度,进而得到细胞轮廓的形状特征,并采用依次旋转轮廓选取最佳匹配的方法来解决轮廓方向不一致的问题,采用以面积等效圆的半径比作为放大比率进行轮廓缩放的方法来解决轮廓大小不一致的问题。通过相关实验证明了该方法所提取的几何形状特征具有尺度不变性和旋转不变性,并与改进Hausdorff距离进行了实验对比,结果表明提取的形状特征能更加准确地识别出细胞轮廓的几何形状。     

基于轮廓矢量化的形状匹配快速算法

针对现有形状匹配算法匹配速度慢、可靠性差的问题,提出了一种基于轮廓矢量化的形状匹配算法。将轮廓曲线点集离散化,使用多组向量对轮廓线性进行逼近。匹配时,结合线段在几何中的匹配方法,通过加权求和,计算源图像与目标图像中每组对应向量的相似度,将它们的平均值作为匹配结果。以焊盘表面轮廓为实验对象,使用所提出的算法进行匹配,结果表明,通过正确选取向量组数能有效避免匹配精度所受的影响,算法对不同类型的焊盘区分性较强,且匹配速度能满足实际应用的需要。     

指纹纹线的提取和匹配

针对传统指纹细节点提取和匹配方法在处理低质量图像上的不足,首先提出了一种利用复滤波器准确定位指纹图像中心点的方法,克服了传统自动指纹识别中寻找指纹中心点不够精确的缺点。同时提出了一套基于轮廓的指纹特征提取和匹配算法,此算法利用指纹的总体结构特征,提高了匹配的正确率。实验结果表明,该算法具有相当高的识别率和较强的鲁棒性。     

基于Zernike矩的模糊与仿射混合不变量研究

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。     

均衡化特征匹配的非刚体细胞形态跟踪

提出利用均衡化特征匹配来进行非刚性细胞形体跟踪的方法。采用重启动的随机游走方法建立并求解特征匹配概率模型,利用双向均衡方法对匹配邻接矩阵进行均衡化处理,得到指定目标与待跟踪目标之间的精确匹配,以获得目标的定位跟踪结果。同时利用特征匹配结果进行目标的自动标定,并应用图像分割方法进行目标的精确轮廓跟踪。实验结果表明,将该方法应用于视频中动态背景下的运动细胞形态跟踪时,在背景相似度较高及目标迅速移动的条件下,表现出了良好的性能,与同类方法相比可获得较高的定位精度以及更为准确的目标轮廓。     

基于特征融合的手形匹配算法

手形识别是生物特征识别的重要组成部分,手形匹配是手形识别的关键。目前常用的方法有特征矢量法（CVM）和点匹配方法（PPM）两种,这两种方法在对手形进行匹配时各有优点,也有局限性。提出一种多特征融合的手形识别算法,使得两者能够有效的结合起来,提高了手形匹配的准确性和鲁棒性。