專利名稱：一種基于度量信息的形狀匹配方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域，涉及形狀描述及匹配，特別涉及到一種基于度量信息的形狀匹配方法。
背景技術(shù)：
形狀匹配是計(jì)算機(jī)視覺里中的ー個(gè)重要研究方向，與物體識(shí)別、字符識(shí)別、圖像檢索、醫(yī)學(xué)圖像分析等方向聯(lián)系緊密。形狀作為人類觀察和識(shí)別物體的重要依據(jù)，一直以來就受到關(guān)注。而形狀匹配的目的就是尋找一種簡(jiǎn)單、有效的形狀特征描述方式，既能區(qū)分不同種類物體的形狀差異，又能容忍同類物體中不同個(gè)體的形狀變形。所以關(guān)鍵就是找到ー個(gè)合適的平衡點(diǎn)，在區(qū)分性和變形性之間取得最佳效果。目前比較常見的形狀特征描述方法主要分成基于全局信息的方法和基于局部信息的方法?；谌中畔⒌男螤蠲枋龇椒ㄖ饕P(guān)注形狀整體特征，對(duì)于形狀局部變形不敏感，但是也因此無法描述形狀的細(xì)節(jié)特征，常見的方法包括傅里葉變換，小波變換等方法。相反，基于局部信息的形狀描述方法則主要關(guān)注形狀的局部特征，通常對(duì)形狀的各個(gè)輪廓點(diǎn)都有精準(zhǔn)的描述，但是對(duì)于局部的噪聲和變形比較敏感，常見的方法包括曲率尺度空間，形狀上下文(Shape ConteXt，SC)等。針對(duì)全局方法和局部方法的互補(bǔ)性，有方法將兩者有效結(jié)合，提出了 Shape tree, Contour flexibility等描述方法,并取得了不錯(cuò)的效果。然而這種復(fù)合型的方法特征描述符生成復(fù)雜，計(jì)算復(fù)雜度高，形狀匹配效率低，不利于在實(shí)際中應(yīng)用。哈爾濱工程大學(xué)的中國(guó)發(fā)明專利，申請(qǐng)?zhí)?01210150026，“基于分?jǐn)?shù)傅立葉變換的形狀描述方法”，該專利是基于分?jǐn)?shù)傅立葉變換，該方法保證了使得所描述的特征既和物體的邊界輪廓有關(guān)，又與物體的內(nèi)部區(qū)域有夫，然而對(duì)形狀的細(xì)節(jié)特征的描述稍有欠缺。同濟(jì)大學(xué)的中國(guó)發(fā)明專利，，申請(qǐng)?zhí)?00910046267，“基于最小變形能的圖像單向逐點(diǎn)匹配方法”，該專利基于輪廓特征匹配方法，計(jì)算量比較小，然而該方法需要事先指定起始的匹配點(diǎn)，在方法的自適應(yīng)方面稍有欠缺，而且該方法對(duì)局部微小變形的區(qū)分度也不夠。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明提出了ー種新的基于度量信息的形狀描述及匹配方法，解決了現(xiàn)有技術(shù)的不足，該方法生成的形狀特征描述符相對(duì)簡(jiǎn)單，僅需要度量信息進(jìn)行描述。本發(fā)明的技術(shù)方案包括如下步驟:步驟1.對(duì)原始圖像利用邊緣檢測(cè)的方法提取輪廓。步驟2.在輪廓上進(jìn)行均勻采樣，采樣點(diǎn)數(shù)為N。N個(gè)輪廓采樣點(diǎn)表示為)v_ レ1，X], ，Xnj o
步驟3.計(jì)算任ー輪廓采樣點(diǎn)Xi (i = I, 2,..., N)的度量信息。步驟3-1以Xi為起始點(diǎn)，逆時(shí)針掃描其他輪廓采樣點(diǎn)，計(jì)算Xi到其它所有輪廓采樣點(diǎn)的歐式距離(Euclidean Distance, ED)。步驟3-2從\點(diǎn)做輪廓的切線，當(dāng)其它輪廓采樣點(diǎn)在切線左側(cè)，則距離為正，在切線右側(cè)則距離為負(fù)。步驟3-3將上面計(jì)算得到的Xi點(diǎn)到其他輪廓采樣點(diǎn)的距離形成如下特征向量Dp
權(quán)利要求
1.一種基于度量信息的形狀匹配方法，其特征包括以下步驟， 步驟1.對(duì)原始圖像利用邊緣檢測(cè)的方法提取輪廓； 步驟2.在輪廓上進(jìn)行均勻采樣，采樣點(diǎn)數(shù)為N ;N個(gè)輪廓采樣點(diǎn)表示為X_ {x1, x2， x8，}; 步驟3.計(jì)算任ー輪廓采樣點(diǎn)Xi (i = 1，2，...，N)的度量信息； 步驟3-1以Xi為起始點(diǎn)，逆時(shí)針掃描其他輪廓采樣點(diǎn)，計(jì)算Xi到其它所有輪廓采樣點(diǎn)的歐式距離(Euclidean Distance, ED)； 步驟3-2從\點(diǎn)做輪廓的切線，當(dāng)其它輪廓采樣點(diǎn)在切線左側(cè)，則距離為正，在切線右側(cè)則距離為負(fù)； 步驟3-3將上面計(jì)算得到的Xi點(diǎn)到其他輪廓采樣點(diǎn)的距離形成如下特征向量Di ；
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的形狀匹配方法，其特征在于，對(duì)于步驟3中對(duì)度量信息的計(jì)算可以用三角形半徑作為度量信息，即用以下步驟替換步驟3: 步驟3-1.對(duì)于輪廓上的采樣點(diǎn)Xi，點(diǎn)ゎ和xi+1分別是它的左右相鄰點(diǎn)，輪廓上其它任一輪廓點(diǎn)Xj都能夠和Xh及xi+1構(gòu)成ー個(gè)三角形；設(shè)Cl1表示Xh和Xj之間的歐式距離，d2表示Xi+1和Xj之間的距離，d3表示Xg和xi+1之間的距離； 步驟3-2.用如下公式計(jì)算三角形的半周長(zhǎng)Lu，面積Hu和半徑Riij:
全文摘要
本發(fā)明屬于計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域，涉及到一種基于度量信息的形狀匹配方法。首先，將形狀輪廓點(diǎn)的度量信息作為特征描述子，建立輪廓點(diǎn)與整體形狀之間的約束關(guān)系；其次，為增強(qiáng)本發(fā)明對(duì)形狀局部特征對(duì)微小變形的適應(yīng)性，將度量信息進(jìn)行分段平滑處理；最后，將這種基于度量的方法進(jìn)行推廣，用歐氏距離、三角形半徑等度量方式生成特征描述符。該方法的特點(diǎn)是生成的形狀特征描述符相對(duì)簡(jiǎn)單，僅僅需要簡(jiǎn)單的分段建模和數(shù)據(jù)計(jì)算，就能夠?qū)ζ矫婺繕?biāo)性狀進(jìn)行描述及匹配操作，運(yùn)算時(shí)間大大減少，增加了其通用性。本發(fā)明的方法具有平移、旋轉(zhuǎn)不變性，且計(jì)算簡(jiǎn)單，維度較低，對(duì)于局部變形比較穩(wěn)定。
文檔編號(hào)G06T7/00GK103093461SQ20131001126
公開日2013年5月8日 申請(qǐng)日期2013年1月14日 優(yōu)先權(quán)日2013年1月14日
發(fā)明者賈棋, 郭禾, 樊鑫, 李鳳歧, 王祎, 劉宇 申請(qǐng)人:大連理工大學(xué)