本文關鍵詞：基于改進K段主曲線算法的圖像骨架提取，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：圖像識別是利用計算機對圖像進行處理、分析和理解,以識別不同模式的目標和對象的技術。圖像是以圖像的主要特征為基礎來進行識別的,如輪廓、線、形狀、顏色和紋理等。形狀作為圖像的一個基本特征,在物理描述和識別方面有獨特優(yōu)勢。而骨架可以簡單表示出物體的形狀,把骨架提取技術用在圖像識別中會降低計算量。并且骨架可以對原始圖形進行壓縮表示,具有平移、旋轉和尺度不變形性等特點,能夠與原始圖形的拓撲結構相一致。因此將骨架理論應用到圖像識別上,是計算機視覺、人工智能、圖像處理等領域的研究重點。本論文對現(xiàn)有的一些骨架提取算法進行了詳細的分析研究,以此為基礎,提出了一種基于K段主曲線的圖像骨架提取算法。K段主曲線能夠很好地提取分布在彎曲度大或相交曲線周圍的數(shù)據(jù)的主曲線,真實地反應數(shù)據(jù)形態(tài),保持數(shù)據(jù)信息。而手繪字符圖像具有任意性、個性化的特點,識別具有一定難度,所以論文選取手繪字符圖像作為實驗圖像來進行骨架提取。本文方法充分考慮手繪字符圖像的像素點個數(shù)及彎曲程度,首先設定合適的參數(shù)來構建相應的主成分線,然后通過“哈密頓回路”原理連接各條主成分線并優(yōu)化使之成為多邊形(Polygonal Lines),最后利用懲罰角度進行平滑完成手繪字符骨架化。并且針對K段主曲線算法字符骨架提取存在的不足做了進一步改進,在去掉多余的“假邊”后,對不連續(xù)字符圖形中應該連接的位置卻沒有連接的情況做出了較好的改善。最后,論文還將該算法得到的骨架結果用于拓撲相似性度量,對該算法提取得到的骨架結果的正確性進行了驗證。論文也將K段主曲線算法應用在圖像模糊邊緣提取中,首先對圖像進行處理得到模糊邊緣區(qū)域,然后利用K段算法提取邊界,這樣得到的模糊區(qū)域的骨架,就可以將它認為是原圖像比較準確的邊界。
【關鍵詞】：圖像識別 骨架提取 K段主曲線 邊緣提取
【學位授予單位】：大連海事大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.41
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第1章 緒論10-14
• 1.1 課題研究背景10-11
• 1.2 骨架相關理論國內外研究現(xiàn)狀11-13
• 1.3 本文結構13-14
• 第2章 圖像骨架提取方法研究14-22
• 2.1 概述14-15
• 2.2 經典的骨架提取算法15-20
• 2.2.1 中軸變換15-17
• 2.2.2 細化算法17-19
• 2.2.3 形態(tài)學算法19-20
• 2.3 骨架提取算法對比分析20-21
• 2.4 本章小結21-22
• 第3章 主曲線骨架提取研究22-32
• 3.1 概述22-23
• 3.2 主曲線骨架提取研究23-29
• 3.2.1 HS主曲線23-24
• 3.2.2 T主曲線24-25
• 3.2.3 Kegl主曲線25
• 3.2.4 K段主曲線25-29
• 3.3 主曲線算法對比分析29-31
• 3.4 本章小結31-32
• 第4章 改進的K段主曲線骨架提取研究32-46
• 4.1 改進的K段主曲線對手繪字符骨架提取的研究32-41
• 4.1.1 K段主曲線對手繪字符骨架提取結果的分析32-35
• 4.1.2 改進的K段主曲線對手繪字符的骨架提取35-41
• 4.2 基于K段主曲線的圖像模糊邊緣提取41-45
• 4.3 本章小結45-46
• 第5章 實驗結果及分析46-58
• 5.1 MNIST手寫數(shù)字數(shù)據(jù)庫46
• 5.2 骨架拓撲相似性度量46-47
• 5.3 實驗結果分析及討論47-53
• 5.4 算法性能分析53-57
• 5.5 本章小結57-58
• 第6章 總結與展望58-60
• 參考文獻60-63
• 致謝63

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  本文關鍵詞：基于改進K段主曲線算法的圖像骨架提取，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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本文編號：322077