本文關(guān)鍵詞：基于輪廓特征的目標(biāo)匹配算法研究　出處：《湖北工業(yè)大學(xué)》2016年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

  更多相關(guān)文章： 輪廓匹配 幾何基元 輪廓不變矩 高斯金字塔 形狀描述子

【摘要】：輪廓作為一種高級(jí)別的視覺(jué)特征,對(duì)目標(biāo)具有穩(wěn)定的描述特性,其廣泛應(yīng)用于人工智能、高端裝備、衛(wèi)星遙感、醫(yī)學(xué)影像等領(lǐng)域,一直是模式識(shí)別的熱點(diǎn)課題。本文圍繞輪廓特征的提取、特征描述子的生成、相似度度量3個(gè)方面對(duì)其進(jìn)行了研究,成功解決了TFDS列車把手檢測(cè)、集塵器定位、FPC補(bǔ)強(qiáng)片定位等工程問(wèn)題。本文的主要工作具體如下:對(duì)圖像的預(yù)處理與輪廓提取算法進(jìn)行了分析,結(jié)合特定匹配對(duì)象(塞門把手、FPC補(bǔ)強(qiáng)片與集塵器)進(jìn)行了大量對(duì)比實(shí)驗(yàn)。最終確立了每個(gè)匹配對(duì)象的最佳預(yù)處理方案。對(duì)輪廓匹配算法的特征定義、相似性度量、匹配策略進(jìn)行了深入研究,討論了多種度量距離的適應(yīng)性分析。并分析了輪廓幾何基元描述子的構(gòu)造,分別論述了輪廓外接矩形、外接圓、凸包、多邊形等構(gòu)造原理。結(jié)合幾何基元的相關(guān)技術(shù),成功解決了FPC補(bǔ)強(qiáng)片的定位問(wèn)題。提出了一種基于Hu輪廓不變矩與高斯金字塔模型的變步長(zhǎng)匹配方法。該方法通過(guò)高斯金字塔模型匹配位置層映射來(lái)定位原始圖像的最佳匹配位置,同時(shí)采用終止閾值抑制,提前結(jié)束相似度較遠(yuǎn)的匹配,并制定了基于權(quán)重的橫向匹配的變步長(zhǎng)匹配搜尋路徑,最終鎖定把手所在區(qū)域,匹配速度大大提高,取得了良好的匹配效果。提出了一種基于幾何特征的形狀匹配算法,解決了列車集塵器定位不準(zhǔn)確的問(wèn)題。該算法首先對(duì)輪廓點(diǎn)進(jìn)行采樣,基于極半徑、局部曲率剛性算法確定關(guān)鍵點(diǎn)的初始位置及點(diǎn)集的映射關(guān)系,然后以形心為基準(zhǔn),生成以角度和尺度為幾何特征的雙重描述子,并對(duì)其作標(biāo)準(zhǔn)量化處理,最后使用改進(jìn)的曼哈頓距離計(jì)算描述子的相似性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:該形狀匹配算法幾乎不受伸縮、旋轉(zhuǎn)、平移等幾何變換的影響,具有一定的適應(yīng)性和魯棒性。對(duì)Hu輪廓不變矩與幾何雙重描述子的匹配算法進(jìn)行了分析與對(duì)比,歸納出了其在匹配效果和時(shí)間復(fù)雜度方面的一般性結(jié)論。實(shí)驗(yàn)表明:相對(duì)其他常見(jiàn)的匹配算法其具有顯著的優(yōu)勢(shì),為輪廓匹配算法提供了一種全新的思路。
【學(xué)位授予單位】：湖北工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP391.41

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本文編號(hào)：1324701