胡大盟,黄伟国，杨剑宇，朱忠奎

(苏州大学城市轨道交通学院，江苏苏州 215131)



基于同底三角形面积描述的形状检索

胡大盟,黄伟国，杨剑宇，朱忠奎

(苏州大学城市轨道交通学院，江苏苏州 215131)

为了在形状匹配的过程中提高形状特征对边界噪声和图像变形的鲁棒性，同时兼顾形状匹配算法的检索精度和运算效率，提出一种基于同底三角形面积的形状匹配方法.该方法首先计算每个轮廓采样点的同底三角形面积描述子，并对该描述子进行局部平滑，使其更加鲁棒.然后采用加权L1度量方法计算两个形状所有轮廓点的同底三角形描述子之间的距离，获得匹配代价矩阵.最后利用动态规划算法计算匹配代价矩阵的相似度，获得形状距离，实现形状匹配.通过在MPEG-7、Kimia以及铰接形状数据库上测试分析表明，该方法对变形目标具有良好的鲁棒性，且提高了运算效率和检索精度.

同底三角形；局部平滑；动态规划；混合检索；形状匹配

1　引言

随着数字化多媒体信息技术的快速发展，形状检索成为了机器视觉领域中研究的热点.与物体的纹理、颜色等特征相比，形状特征是一种更高级的视觉信息，识别的鲁棒性和稳定性更高.形状检索的关键在于能否构造出形状特征信息丰富的描述子，而形状的轮廓包含了大量的形状信息，因此国内外研究机构和学者们基于形状的轮廓构造出不同的具有变换不变性的特征描述子，并将这些描述子广泛……