摘要:形状匹配是指根据一定的衡量准则来判断形状间的相似性,它是图像识别和图像信息理解的基本问题之一,在机器视觉、模式识别、遥感图像分析、文字识别等领域有着广泛的应用[3]。人们已经对形状匹配进行了大量的研究工作,但是有很多难题仍然没有得到解决,例如形状部分被遮挡、形状发生旋转等情况时的匹配问题。本文深入研究了形状匹配的各种算法。首先,介绍了几种基于灰度和特征的形状匹配方法,对比了两种方法的优缺点。然后,详细介绍了,基于特征的形状匹配的过程,主要包括:图像预处理、图像特征提取、搜索策略和相似度衡量。最后,在HDevelop中实现一种快速的基于轮廓的形状匹配算法,并进行了仿真实验。36502
毕业论文关键词:轮廓提取;形状匹配;模板匹配;HDevelop
Shape matching based on contour
Abstract : Shape matching is based on certain criteria to determine the shape similarity, it is one of the basic problems of image recognition and image understanding, in machine vision, pattern recognition, remote sensing image analysis, character recognition and other fields has been widely used. People have a lot of research work on the shape matching, but there are many problems remain unresolved, such as shape partially obscured, shape matching problem when the rotation, and so on and so forth. This paper studies deeply the shape matching algorithm. First of all, introduces several shape matching method based on gray level and characteristics, the advantages and disadvantages of two methods were compared. Then, introduced in detail, based on the characteristics of shape matching process, mainly includes: image preprocessing, image feature extraction, search strategy, and similarity measure. Finally, a fast contour based shape matching algorithm is implemented in HDevelop, and the simulation experiment is carried out.
Key Words:The contour extraction;Shape matching;Template matching;HDevelop
目 录
1绪论 1
1.1 图像匹配技术的描述 1
1.2 课题的研究背景和意义 1
1.3 图像匹配的一般步骤 3
1.4 国内内外的研究现状 4
1.5 论文研究内容和结构 4
2 基于灰度的形状匹配 5
2.1 灰度匹配的相关性计算算法 5
2.1.1 最大互信息法 5
2.1.2 归一化互相关匹配算法 6
2.2 一些加速策略 6
2.3 金字塔分层搜索 6
2.4 旋转的处理 7
2.5 本章小结 7
3 基于特征的形状匹配 8
3.1 特征目标的分类 8
3.1.1 颜色特征 8
3.1.2 纹理特征 9
3.1.3 形状特征 10
3.2 特征提取 10
3.3 特征的匹配 10
3.4 选取变换模型及参数 10
3.5 遗传算法 11
3.6 坐标变换与插值 11
3.7 本章小结 12
4 匹配目标的轮廓边缘提取和描述 13
4.1 ROBERTS 算子 13
4.2 PREWITT 算子 14
4.3 SOBEL 算子 14
4.4 拉普拉斯高斯算子(LOG) 15
4.5 CANNY算子 17
4.6 边缘提取算子对比 20
4.7 轮廓描述 21
4.7.1 链码描述符 21
4.7.2 傅里叶描述子 23
5 基于轮廓的形状匹配在HDEVELOP中的实现 24
5.1 HDEVELOP的开发环境 24
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