本文關(guān)鍵詞：二維動畫相關(guān)匹配構(gòu)造技術(shù)的研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：目前,雖然三維動畫作為市場的主流,但是由于二維卡通動畫所具有的獨特藝術(shù)風(fēng)格和強烈的視覺感染力在娛樂、廣告、教育等相關(guān)也具有廣泛應(yīng)用。尤其是實現(xiàn)二維動畫制作自動化,更具有研究價值。因此,對二維動畫的研究尤其是匹配構(gòu)造算法方面的研究一直是學(xué)者們研究的熱點與難點,本文就二維動畫相關(guān)的匹配構(gòu)造技術(shù)進(jìn)行研究,其主要內(nèi)容如下： 本文提出的兩種不同方向的匹配算法分別是基于形狀的匹配構(gòu)造算法和基于骨架的匹配構(gòu)造算法。前者算法是基于稀疏編碼的局部構(gòu)建和全局對齊的框架下進(jìn)行的匹配構(gòu)造。具體步驟是使用形狀上下文對關(guān)鍵幀的樣本點進(jìn)行描述,利用LASSO模型結(jié)合LARS算法進(jìn)行局部構(gòu)建而全局對齊進(jìn)一步降維到新的低維空間,最后在此空間實現(xiàn)聚簇匹配。后者算法的主要思想是基于尺度不變特征轉(zhuǎn)換(SIFT)描述符的骨架匹配。具體流程是利用混合高斯模型和迭代的Graph cuts的Grab cut算法提取卡通角色以實現(xiàn)前景與背景分離,然后對獲得的目標(biāo)卡通角色進(jìn)行骨架提取,最后對骨架進(jìn)行SIFT特征描述并轉(zhuǎn)化為Graph Cuts問題來實現(xiàn)在場景中的卡通角色匹配。 通過實驗證明,本文提出的基于形狀匹配構(gòu)造算法具有很好的匹配結(jié)果,并利用了此算法進(jìn)行形狀檢索進(jìn)一步驗證了算法的優(yōu)越性；同時,本文提出的骨架匹配也能在場景達(dá)到理想的匹配結(jié)果；綜上所述,本文提出的算法比以往的算法都有較大的提高并且在圖像匹配、圖像檢索、形狀檢索、二維動畫等方面的應(yīng)用也具有實際的研究價值。
【關(guān)鍵詞】：圖像分割 匹配構(gòu)造 形狀上下文 尺度不變特征轉(zhuǎn)換 骨架提取
【學(xué)位授予單位】：廈門大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：TP391.41
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-6
• 目錄6-12
• 第一章 緒論12-17
• 1.1 研究的背景及意義12-13
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀13-14
• 1.3 本文的研究內(nèi)容14-15
• 1.4 本文的組織結(jié)構(gòu)15-16
• 1.5 本章小結(jié)16-17
• 第二章 二維動畫匹配算法技術(shù)綜述17-30
• 2.1 卡通角色提取17-24
• 2.1.1 背景減除法17-18
• 2.1.2 圖像分割技術(shù)18-21
• 2.1.3 圖切割理論21-24
• 2.2 匹配構(gòu)造相關(guān)技術(shù)24-29
• 2.2.1 形狀特征表達(dá)與描述表示25-27
• 2.2.2 骨架提取27-28
• 2.2.3 匹配算法28-29
• 2.3 本章小結(jié)29-30
• 第三章 基于形狀的匹配算法構(gòu)造30-48
• 3.1 形狀上下文(SHAPE CONTEXT)30-32
• 3.1.1 算法流程框架30-31
• 3.1.2 SHAPE CONTEXT特征描述符31
• 3.1.3 直方圖建立及代價計算31-32
• 3.2 稀疏編碼(SPARSE CODING)32-36
• 3.2.1 稀疏編碼理論33-34
• 3.2.2 LASO算法和LARS算法34-36
• 3.3 基于稀疏編碼的局部構(gòu)建及全局對齊36-40
• 3.3.1 基于稀疏編碼的局部塊構(gòu)建及優(yōu)化37-39
• 3.3.2 全局對齊39-40
• 3.4 匹配算法構(gòu)建流程40-41
• 3.5 實驗與分析41-45
• 3.5.1 CBR比較42-44
• 3.5.2 構(gòu)建匹配結(jié)果44-45
• 3.6 應(yīng)用45-47
• 3.7 本章小結(jié)47-48
• 第四章 基于骨架的匹配算法構(gòu)造48-67
• 4.1 前景與背景分離48-51
• 4.1.1 GRAB CUT算法48-49
• 4.1.2 交互式前景提取方法49-51
• 4.2 骨架提取51-54
• 4.2.1 骨架的概念51-52
• 4.2.2 基于離散曲線演化(DCE)的輪廓分割的骨架修剪算法52-54
• 4.3 骨架特征點表示54-60
• 4.4 基于GRAPH CUTS的匹配構(gòu)造60-62
• 4.5 算法框架62-63
• 4.6 實驗與分析63-66
• 4.6.1 圖像場景預(yù)處理63-64
• 4.6.2 匹配流程64-66
• 4.7 本章小結(jié)66-67
• 第五章 總結(jié)與展望67-69
• 5.1 對本文工作的總結(jié)67-68
• 5.2 未來工作的展望68-69
• 參考文獻(xiàn)69-73
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表論文及科研情況73-74
• 致謝74

【共引文獻(xiàn)】

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