商标图形主观轮廓提取算法：基于Delaunay三角剖分

"本文主要介绍了一种基于Delaunay三角剖分的主观轮廓提取算法，用于商标图形的处理，旨在提取出符合人类视觉感知的主观轮廓，以便于商标的进一步分析和理解。该方法特别关注多连通分量之间的空白区域，并通过特定的种子三角形选择和三角形边的膨胀规则来实现主观轮廓的提取。实验结果显示，该算法对经典和复杂的商标图形都有较好的处理效果。" 主观轮廓是图像分析领域的一个关键概念，它是指人们在观察图像时感知到的边界，这些边界并不一定与实际物体的物理边界相对应，但能有效地描述图像的主要特征。在商标设计中，主观轮廓经常由不同连通分量间的空白区域形成，它能体现商标的整体形状和结构。 Delaunay三角剖分是一种几何构造技术，用于将点集划分为互不相交的三角形，使得每个三角形的内切圆无其他点在内部。在本文提出的算法中，Delaunay三角剖分被用来构建多连通分量之间的空间关系，从而帮助识别和提取主观轮廓。通过分析主观轮廓与三角形边界的关联，作者提出了选择种子三角形的策略以及三角形边膨胀的规则，这是算法的核心部分。 种子三角形的选择是算法的起点，它们通常位于主观轮廓的边界附近。接下来，通过特定的膨胀规则，算法可以逐步扩展这些三角形的边界，从而逐渐构建出主观轮廓的边缘。这个过程考虑了人类视觉系统对轮廓感知的特点，确保提取出的轮廓与人的感知一致。 实验部分展示了算法的有效性，它不仅能处理传统的主观轮廓图形，还能成功应用于商标图像，提取出符合人类视觉感知的主观轮廓。然而，算法的自适应性和对不完整轮廓的修复能力仍有待提升，这是未来研究的重点方向。 这项工作为商标图形的主观轮廓提取提供了一种新的、基于Delaunay三角剖分的方法，有助于更深入地理解和分析商标图像的内容。通过对多连通分量间空白区域的处理，算法在一定程度上克服了传统方法的局限性，为图像处理领域带来了新的视角和技术手段。