基于连续傅立叶变换的高效形状识别新方法

傅立叶描述子是一种在计算机视觉领域广泛应用的高级工具，用于物体形状的分析和识别。本文主要探讨了如何通过一种创新的方法来改进传统的傅立叶描述符，以提高形状识别的精度和效率。首先，作者提出了一个基于曲线多边形近似的连续傅立叶变换技术，这允许对物体形状进行连续且精确的频域分析，从而提取更丰富的特征信息。 传统的傅立叶描述符通常依赖于离散傅立叶变换和模归一化，这些方法可能会忽略形状的相位特性，导致在某些情况下识别性能受限。为了克服这个问题，本文提出了一种新的归一化傅立叶描述符，它不仅考虑了模（幅度）信息，还考虑了相位信息。这种归一化过程通过引入形状的主方向概念，有效地消除了边界起始点相位对描述符的影响，实现了更好的旋转、平移和尺度不变性。 形状主方向是一个关键的概念，它代表了形状的主要几何特征方向，有助于减少因物体位置变化而引起的描述符差异。通过结合多边形逼近和形状主方向，新方法能够在保持原有描述符稳定性的同时，增强对物体独特形状特性的敏感度。 实验部分展示了新归一化傅立叶描述符在实际物体识别任务中的优越性能，相比于传统方法，它能够以更高的效率和准确性识别人物、物体或场景的形状。这表明该方法在复杂和变化多样的图像环境中，具有更强的鲁棒性和辨识能力。 总结来说，本文贡献了一种创新的傅立叶描述符计算和归一化策略，通过结合多边形近似和形状主方向，显著提高了物体形状识别的精度和效率。这对于计算机视觉和模式识别领域的实际应用具有重要意义，特别是在自动驾驶、机器人导航和图像检索等场景中。