小波变换下局部形状匹配新方法：等面积分割点与仿射不变性

本文研究主要探讨了一种新颖的基于小波变换的局部形状匹配方法，针对仿射变换下轮廓匹配的挑战，提出了在计算机视觉领域的重要改进。论文发表在《计算机工程与应用》(Computer Engineering and Applications) 2017年第53卷第2期，作者张桂梅、孙晓旭和章毅来自南昌航空大学计算机视觉研究所。 该方法的核心在于通过以下几个步骤实现局部形状的精确匹配： 1. **轮廓分割**：首先，算法将轮廓曲线根据分割点细分为多个子曲线。这一步骤有助于更好地处理复杂的轮廓形状，因为不同的子曲线可以独立进行处理，减少整体匹配的复杂性。 2. **等面积分割点的引入**：为了提高描述的精度，作者定义了一种新的特征点——等面积分割点。这种特征点不仅考虑了曲线的局部特性，而且是通过确保每个子曲线上的区域面积相等来选取的。相比于传统的特征点如角点、切点和拐点，等面积分割点能更有效地捕捉到轮廓曲线的平滑部分，解决了平滑曲线特征点稀少导致的描述难题。 3. **小波描述子的构建**：利用等面积分割点作为关键点，论文构建了一种新的局部小波描述符。这种描述符具有仿射不变性，即它不随图像的仿射变换而改变，确保了匹配的鲁棒性。同时，由于是局部描述符，即使在轮廓局部遮挡或缺失的情况下，也能保持匹配的有效性。 4. **匹配准则**：通过小波描述符，算法设计了一套匹配准则，用于判断两个局部形状是否匹配。这种方法的优势在于能够准确评估局部形状的相似性，而不受全局变换的影响。 5. **有效性验证**：论文通过理论分析和实验证明了该方法的有效性。实验结果表明，相比于传统方法，基于小波变换的局部形状匹配在处理各种仿射变换和复杂轮廓情况下，取得了显著的匹配精度提升。 总结来说，这篇论文是一项在计算机视觉领域的创新工作，它通过引入等面积分割点和小波描述符，提供了一种高效且精确的局部形状匹配解决方案，特别适用于仿射变换场景和存在局部遮挡或缺失的情况。这一成果对于提高图像处理和计算机视觉系统的性能具有重要的实际意义。