[發(fā)明專利]一種基于射影不變量的形狀匹配方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201410143546.2
• 申請(qǐng)日: 2014-04-11
• 公開（公告）號(hào): CN103914690B
• 公開（公告）日: 2017-02-15
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 賈棋;樊鑫;羅鐘鉉;劉宇;徐秀娟;呼延康;劉斌
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 大連理工大學(xué)
• 主分類號(hào): G06K9/00
• 分類號(hào): G06K9/00;G06K9/46
• 代理公司: 大連理工大學(xué)專利中心21200
• 代理人: 梅洪玉

1.一種基于射影不變量的形狀匹配方法，其特征包括以下步驟：

步驟1.對(duì)原始圖像利用邊緣檢測(cè)的方法提取輪廓；

步驟2.對(duì)形狀輪廓進(jìn)行均勻采樣，采樣點(diǎn)數(shù)為N；N個(gè)輪廓采樣點(diǎn)表示為P＝{P₁,P₂,...,P_N}；

步驟3.對(duì)每個(gè)采樣點(diǎn)P_i(i＝1,...,N)，采取由粗到精、由遠(yuǎn)及近的方式在其周圍選取其他4個(gè)采樣點(diǎn)和P_i組成一系列射影不變量：

步驟3-1以P_i為軸，在其左側(cè)選取兩個(gè)點(diǎn)(P_i-k,P_i-2k)，同理在右側(cè)也選取同樣間隔的兩個(gè)點(diǎn)(P_i+k,P_i+2k)，k為采樣間隔；這5個(gè)點(diǎn)利用步驟5或步驟6的方法一同構(gòu)成一個(gè)射影不變量；

步驟3-2通過(guò)調(diào)整采樣間隔k，k的取值從L到1，L＝N/5；獲取關(guān)于點(diǎn)P_i的L維特征向量，如公式(1)所示；

HPICi=(fiL,fiL-1,...,fi1)T---(1)]]>

步驟3-3通過(guò)歸一化的方式將的值限制在-1到1之間；如果設(shè)置為值1，設(shè)置為值-1；

步驟4.對(duì)N個(gè)采樣點(diǎn)采用同樣的方式獲取N個(gè)HPIC向量如公式(2)所示：

HPIC(P)＝(HPIC₁HPIC₂，...，HPIC_N???????(2)

該矩陣HPIC(P)的維度是L×N，第i列是點(diǎn)P_i的特征向量；

步驟5.利用5點(diǎn)交比構(gòu)造射影不變量：

步驟5-1首先在形狀輪廓上選取共面的5個(gè)采樣點(diǎn)(P₁,P₂,P₃,P₄,P₅)，這5個(gè)點(diǎn)相互連接得到兩組4個(gè)共線點(diǎn)，分別為(P₁,P₂,X,Y)和(P₅,P₄,X,Z)；

步驟5-2計(jì)算得到兩組交比值，由公式（3）（4）得到

CR1(P1,P2,X,Y)=|m145||m234||m245||m134|---(3)]]>

CR2(P5,P4,X,Z)=|m125||m234||m235||m124|---(4)]]>

步驟5-3利用外點(diǎn)R代替P₁與其他4點(diǎn)構(gòu)成交比；其構(gòu)成方法為其中l(wèi)_ij表示點(diǎn)i和點(diǎn)j構(gòu)成的直線，符號(hào)×表示為兩條直線的交點(diǎn)或連接兩點(diǎn)的直線；

步驟5-4用R點(diǎn)代替P₁點(diǎn)，兩個(gè)線段上交比的值的比作為最后的特征值;基于交比的射影不變量最后的定義形式如公式5所示

CR(R,P2,P3,P4,P5)=CR1CR2---(5)]]>

步驟6.利用5點(diǎn)特征數(shù)構(gòu)造射影不變量

步驟6-1在輪廓上取三個(gè)點(diǎn)構(gòu)成三角形；

步驟6-2通過(guò)步驟5的方法，利用其他2個(gè)點(diǎn)與這三個(gè)點(diǎn)的連線，在三角形每條邊上獲得另外兩個(gè)點(diǎn)，5個(gè)點(diǎn)分別命名為

步驟6-3一個(gè)點(diǎn)被兩個(gè)相應(yīng)的頂點(diǎn)P_i和P_i+1線性表示如公式6所示，這里i＝1,2,3，j＝1,2；

Qi(j)=ai(i)Pi+bi(j)pi+1---(6)]]>

進(jìn)而5點(diǎn)特征數(shù)表示為：

步驟6-4為增強(qiáng)描述符的穩(wěn)定性，用外點(diǎn)R代替P₁，即用(R,P₂,P₃,P₄,P₅)這5點(diǎn)構(gòu)成三角形特征數(shù)的基本點(diǎn)，其余邊上的點(diǎn)都由這5點(diǎn)相連產(chǎn)生；與交比的外點(diǎn)類似，設(shè)有兩個(gè)外點(diǎn)M，N；M點(diǎn)和N點(diǎn)通過(guò)M=(X×(lRP4×LP2P5))×LRP5]]>和N=lXP3×lRP5]]>分別獲取；

步驟6-5由點(diǎn)構(gòu)成的三角形ΔRXP5以及三條邊上的點(diǎn)集分別為則特征數(shù)可通過(guò)

步驟6-6通過(guò)對(duì)調(diào)P₁和P₅的順序，得到一個(gè)新的外點(diǎn)R'以及新的三角形ΔR'X'P₅；由此得到關(guān)于5點(diǎn)的一個(gè)新的特征數(shù)的描述這里進(jìn)而利用先后求得的兩個(gè)特征數(shù)的比值作為最后的特征值；

CN(R,P2,P3,P4,P5)=CR1CR2---(8)]]>

步驟7.形狀的相似性比較及匹配

步驟7-1給定兩個(gè)形狀X和Y，兩個(gè)形狀輪廓上的采樣點(diǎn)分別為X_i∈X(i＝1,2,...,M)，Y_j∈Y(j＝1,2,...,N)；兩個(gè)采樣點(diǎn)X_i和Y_j之間的相似性通過(guò)比較兩個(gè)點(diǎn)的HPIC特征獲取；

C(Xi,Yj)=Σk=1L|fik-fjk|---(9)]]>

其中f_i和f_j分別為采樣點(diǎn)X_i和Y_j的特征向量，因此兩個(gè)形狀之間的差別用一個(gè)M×N維的相似矩陣來(lái)計(jì)算；

步驟7-2用動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法來(lái)尋找最優(yōu)的匹配路徑；通過(guò)尋找兩個(gè)形狀的采樣點(diǎn)最優(yōu)的對(duì)應(yīng)關(guān)系H(X_i):X→Y，使得最小；最后兩個(gè)形狀之間的差別用每一個(gè)對(duì)應(yīng)點(diǎn)描述符的差別的累加和來(lái)表示，值越小表示兩個(gè)形狀的相似度越高。