形状矩阵傅氏描述子在特殊标志识别中的应用

"基于目标轮廓形状矩阵傅氏描述子的特殊标志识别方法 (2015年)。本文介绍了一种图像标志检索算法，利用形状矩阵傅氏描述子(SMFD)实现对图像中的特殊标志进行快速识别。该算法通过图像内容分割获取目标对象的边界信息，统计形状矩阵，进行傅里叶变换构建特征向量，然后用欧氏距离计算图像间的相似性。实验表明，SMFD具有尺度、旋转、平移不变性，能提高图像检索的准确性和完整性，适用于实际项目应用。" 本文是2015年发表的一篇关于图像处理和模式识别的工程技术论文，由王新建等人撰写。他们提出了一种创新的图像标志检索算法，主要针对互联网上大量图像中特殊标志的快速检索。该方法基于形状矩阵傅氏描述子（SMFD），这是一种用于描述和比较形状特征的有效工具。 首先，算法对输入的图像进行内容分割，提取目标对象的边界信息。接着，在光栅系统中，算法统计目标轮廓的边界点，形成形状矩阵。形状矩阵能够捕捉目标轮廓的周期性变化规律和特点。随后，将形状矩阵按列展开成一维向量，并对其进行傅里叶变换。通过对变换系数的模值进行筛选，选择模值大于平均值的部分构建特征向量。这个特征向量代表了图像的独特形状特性，可用于后续的图像匹配。 然后，算法利用欧氏距离衡量不同图像特征向量之间的相似性，从而判断图像是否包含相同或相似的特殊标志。这种方法的一个关键优势是其尺度、旋转和平移不变性，这意味着即使目标标志在图像中发生了这些变换，算法仍然能够正确识别。 实验结果显示，采用SMFD的图像检索方法在查准率和查全率上表现优越，证明了其在实际应用中的有效性。该研究对于提升图像检索效率和精度，尤其是在大规模图像数据库中的特殊标志搜索，有着重要的理论和实践价值。 关键词涉及特殊标志、形状矩阵傅氏描述子、特征向量等领域，这表明该研究关注的是图像处理中的形状分析和特征提取，以及在特定场景下的应用。该论文的研究成果可为图像检索、模式识别和相关领域的技术发展提供新的思路和方法。