基于改進的弦長關(guān)聯(lián)形狀特征提取算法研究.pdf

1、近年來，目標特征提取以及相應(yīng)的具有不變性的相似度測量算法已經(jīng)成為機器視覺領(lǐng)域的研究熱點。對于目標識別和相似性檢索，目標物體的形狀特征是非常重要的信息，因為形狀特征通常與目標對象的內(nèi)在功能和特性信息密切相關(guān)。目前，在許多的文獻中已經(jīng)提出了各種目標形狀特征的提取方法以及相似性度量的理論和方法，而且在實際中的各種應(yīng)用也可能使用形狀特征。對于基于目標形狀的特征提取和相似性度量，幾何不變性和抵抗形變的能力是研究中非常重要的問題，同時也具有深遠的理

2、論意義和廣泛的應(yīng)用價值。產(chǎn)品外觀檢測系統(tǒng)是機器視覺技術(shù)在工業(yè)生產(chǎn)中的具體應(yīng)用。如何在復(fù)雜的背景環(huán)境中，迅速、準確地判斷待檢測目標是否達到了預(yù)期的產(chǎn)品外觀標準，是目前國際和國內(nèi)工程領(lǐng)域內(nèi)具有挑戰(zhàn)性的課題。采用本文提出的仿射不變性特征提取算法的產(chǎn)品外觀檢測系統(tǒng)可以大大擴展該系統(tǒng)的使用范圍，使得該系統(tǒng)可以廣泛應(yīng)用于軍事、航天、環(huán)境、醫(yī)療、生物、材料、金融、交通甚至家庭等領(lǐng)域。對于給定的目標形狀，弦長關(guān)聯(lián)統(tǒng)計算法提出的弦長上下文描述符描述了各個

3、方向上不同長度的弦的分布頻率。弦長關(guān)聯(lián)統(tǒng)計算法在圖像檢索方面的優(yōu)勢主要可以歸納為以下兩點：靈活性和準確性。實驗結(jié)果表明該算法對常見的圖像變換具有不變性，例如，縮放、旋轉(zhuǎn)、邊界擾動、輕微的遮擋以及非剛性形變等。但是該算法對于仿射變換沒有抵抗能力。
　　 本文提出了兩種改進的弦長關(guān)聯(lián)算法：⑴提出了一種相對弦長關(guān)聯(lián)統(tǒng)計算法，改進了弦長關(guān)聯(lián)統(tǒng)計算法中弦長的統(tǒng)計方法，同時對各個方向的平行弦間距進行處理。本文在理論上證明了相對弦長的仿射不變

4、性，在應(yīng)用中采用具有仿射不變性的相對弦長來代替絕對弦長；同時考慮到仿射變換對于平行弦間距的影響，并對各個方向上的平行弦間距用垂直方向的方向主弦的弦長進行歸一化處理，用垂直主弦間距來代替弦長關(guān)聯(lián)統(tǒng)計算法中的固定間距，進一步提高算法的性能。⑵提出了一種弦長位置矩陣算法，將不同方向的弦長分布的位置信息和相同位置不同弦長的排序信息作為特征量進行考慮，用弦長位置信息表示目標形狀的特征。使用改進的弦長統(tǒng)計算法提取的形狀特征對于仿射變換具有良好的魯棒

5、性。首先分析了弦長關(guān)聯(lián)統(tǒng)計算法的特點，并針對該算法對于仿射變換不具有魯棒性提出了改進思路。該算法在進行弦長統(tǒng)計時僅對弦長進行歸一化處理，同時各個方向的平行弦間距為固定值，沒有考慮到仿射變換對于各個方向平行弦間距的影響。針對上述問題和產(chǎn)品外觀檢測系統(tǒng)的實際需要，本文首先完善了弦長關(guān)聯(lián)統(tǒng)計算法的理論結(jié)構(gòu)，進一步挖掘圖像的固有信息，然后提出了改進的弦長關(guān)聯(lián)統(tǒng)計算法和弦長位置矩陣算法，并進行了仿真實驗。實驗結(jié)果表明本文提出的算法可以有效地提取目