尺度变换下点集预处理提升形状匹配精度
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更新于2024-08-07
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本文主要探讨了在图像识别算法中,尤其是在尺度变换下点集预处理的重要性。尺度变换对点集曲率计算的影响被明确指出,由于曲率对旋转变换不敏感,但对尺度变化非常敏感。当两个图形的形状相同但点集大小各异时,尽管它们的曲率曲线在形状上有相似性,但曲率的分布会在水平方向因尺度不同而拉伸或压缩。这种特性意味着简单的曲率积分不能准确反映实际的形状匹配。
针对这一问题,研究者提出了一种改进的基于有序点集距离的形状匹配算法。该算法的关键在于利用轮廓点集的有序性,通过动态计算点间的匹配关系来提高算法的鲁棒性和效率。具体步骤包括:
1. 计算曲线的每一点的曲率:通过对轮廓点进行曲率分析,可以获取形状的关键特征,这些特征在尺度变换下相对稳定。
2. 建立匹配矩阵:根据曲率计算出匹配代价,构建匹配矩阵,这一步有助于评估两点之间的相似性,并指导后续的匹配决策。
3. 判断匹配关系:通过匹配矩阵的连通性来判断两幅图像的整体匹配情况。如果矩阵中的连接性强,表明两个形状具有较高的相似度。
4. 确定最终匹配点:利用最短连通路径附近的像素点分布,进一步细化匹配,找到每个轮廓点在另一图像中的精确对应位置。这种方法能够提高匹配的精度,并减少部分匹配和定位问题。
这种算法旨在解决传统基于豪斯多夫距离的匹配算法在时间复杂度、部分匹配处理以及精确对齐方面的不足,通过利用点集的有序性,优化了形状匹配的过程,从而提高了算法的性能和实用性。这对于图像识别和处理领域,尤其是需要考虑尺度变换的应用场景,具有重要的理论价值和实际应用价值。
2020-08-21 上传
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SW_孙维
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