本发明专利技术提供一种形状层级描述、平均形状和动态形状计算及形状匹配方法，所述形状层级描述方法包括设定第一子层形状描述的极角间隔,并提取描述图像中物体的边缘特征的初始边缘点集；根据所述初始边缘点集确定第一子层形状描述的参考点和极轴，再根据所述初始边缘点集中方向与任意所述极角间隔的整数倍方向最接近的两个原始边缘点确定边缘点，从而确定各所述边缘点组成的第一子层形状描述。本发明专利技术所述形状层级描述方法进行形状描述则能够较好的保留物体形状信息且对平移旋转和尺度变换不敏感。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于图像识别或计算机视觉领域，尤其涉及图像中物体的区域或轮廓的形 状层级描述、平均形状和动态形状计算及形状匹配方法。
技术介绍
在人的视觉认知过程中，能够首先基于物体的边界信息识别出物体形状，即进行 初步认知，然后主动调整并进行进一步的视觉认知。在计算机视觉领域，形状是对物体的二 值图像表示，可以看成是物体的轮廓（周瑜，刘俊涛，白翔，形状匹配方法研宄与展望，自动 化学报，2012, 38(6) :889-910.)。物体的形状识别（匹配）是一个重要的研宄方向，常常被 用作各种视觉任务的前端处理。如何快速、准确、鲁棒地匹配物体形状，仍是具有挑战性的 工作。 形状匹配的首要步骤就是对物体的形状进行描述，形状描述是通过一些方法生成 数值的描述子来描述形状。形状描述的方法决定了后续的匹配算法，同时，其表示能力的强 弱在很大程度上决定了最终的匹配效果。常见的形状描述子有：基于几何特征、基于统计 特征、变换域特征、仿射不变量、射影不变量等（丁险峰，吴洪，张宏江，马颂德，形状匹配综 述，自动化学报，2001，27(5) :678-694.)。 现有技术中的形状描述子难以在最大程度保留物体形状信息的基础上，对平移、 旋转和尺度变化不敏感，同时基于形状描述子还可以快速、准确地进行形状匹配。
技术实现思路
本专利技术提供一种能够较好的保留物体形状信息且对平移旋转和尺度变换不敏感 的形状层级描述方法，以用于平均形状和动态形状计算及形状匹配方法等相关形状计算过 程。 本专利技术的第一个方面是提供一种形状层级描述方法，包括： 设定第一子层形状描述中的任意相邻边缘点的极角间隔，并提取描述图像中物 体的边缘特征的初始边缘点集； 根据所述初始边缘点集确定第一子层形状描述的极坐标系的参考点和极轴，再在 所述极坐标系下根据所述初始边缘点集中方向与任意所述极角间隔的整数倍方向最接近 的两个原始边缘点、确定所述任意极角间隔的整数倍方向的边缘点，从而确定各所述边缘 点组成的第一子层形状描述。 本专利技术的第二个方面是提供一种平均形状计算方法，包括根据公式（7)使用通过 所述形状层级描述方法获得的形状层级描述计算平均形状描述：【主权项】1. 一种形状层级描述方法，其特征在于，包括： 设定第一子层形状描述中的任意相邻边缘点的极角间隔，并提取描述图像中物体的 边缘特征的初始边缘点集； 根据所述初始边缘点集确定第一子层形状描述的极坐标系的参考点和极轴，再在所述 极坐标系下根据所述初始边缘点集中方向与任意所述极角间隔的整数倍方向最接近的两 个原始边缘点、确定所述任意极角间隔的整数倍方向的边缘点，从而确定各所述边缘点组 成的第一子层形状描述。2. 根据权利要求1所述的形状层级描述方法，其特征在于，在所述确定各所述边缘点 组成的第一子层形状描述之后，还包括： 根据第一子层形状描述确定第k子层形状描述； 其中，kGN+，k> 2。3. 根据权利要求1所述的形状层级描述方法，其特征在于，所述在极坐标系下根据所 述初始边缘点集中方向与任意所述极角间隔的整数倍方向最接近的两个原始边缘点、确定 所述任意极角间隔的整数倍方向的边缘点包括根据公式（1)确定边缘点：(1); 再根据公式（2)确定第一子层形状描述： C!= 巧）， 其中，6?,. =/'，/ = 1，2,…，"I("I= ^)，i、j或j+1表示整数，A0康示所述极角间隔， 01、或0W表示在所述极坐标系下所述极角间隔的整数倍方向，P^0j，pP和Pw( 0pw)表示方向与任意所述极角间隔的整数倍方向最接近的两个原始边缘点也 即距离待确定的缘点Ai最接近的两个原始边缘点，则Pj.或PW分别表示所述最接近的两 个原始边缘点的极径，Pi表示0i方向边缘点Ai的极径；C表示在0i方向上的所述边 缘点Ai组成的分布向量，当物体的边缘为凸的时，则P1，当物体的边缘为凹的时，贝U Ci,.=[片,，A;，…，片,,,f，Cl表示所述第一子层形状描述。4. 根据权利要求2所述的形状层级描述方法，其特征在于，在所述提取描述图像中物 体的边缘特征的初始边缘点集之后和在所述根据所述初始边缘点集确定形状层级描述的 极坐标系的参考点和极轴之前还包括： 设定形状层级描述C的子层数1、根据公式（3)确定任意第k子层形状描述的任意相邻 边缘点的极角间隔A0k; A0k=rik*A0I'rikGN+，k= 2,3,…1 做； 相应的，所述根据第一子层形状描述确定第k子层形状描述包括根据所述第k子层形 状描述的极角间隔A0k提取所述第一子层形状描述中的边缘点从而生成第k子层形状描 述Ck，并获得形状层级描述C: C=咕，C2,…Ck，…，CJ(4);其中，kGN+，2《k> 1，参数1和各个A0k构成 (1+1)维参数元组iHl，A0。A0 2,…，A0 1)。5. 根据权利要求1所述的形状层级描述方法，其特征在于，所述根据初始边缘点集确 定第一子层形状描述的极坐标系的参考点包括根据公式（5)和（6)获得图像中物体的几何 中屯、0狂。，Y。）并确定为参考点：其中，m表示所述初始边缘点集中原始边缘点的数量，Xj.和Yj.分别表示的初始边缘点 集中第j个原始边缘点的横坐标和纵坐标，X。和Y。分别表示几何中屯、在直角坐标系下的横 坐标和纵坐标。6. -种平均形状计算方法，其特征在于，包括根据公式（7)使用通过权利要求1~5所 述的形状层级描述方法获得的形状层级描述计算平均形状描述：(7)； 其中，Ci是参与平均计算的第i个物体的形状层级描述，N是物体的数量，C是物体的 平均形状描述。7. -种动态形状计算方法，其特征在于，包括根据公式（8)使用通过权利要求1~5所 述的形状层级描述方法获得的形状层级描述计算形状动态变化： (8); 其中，t:0 - 1，G是变化前物体的形状层级描述中的第i子层形状描述，是变化后 物体的形状层级描述中的第i子层形状描述。8. -种形状匹配方法，其特征在于，包括： 使用如权利要求1~5所述的形状层级描述方法生成待检测图像中物体的第一子层形 状描述及最终用于形状匹配的第i子层形状描述C; 再使用公式（9)对待检测图像中物体的形状与图像集中各个物体的形状进行形状匹 配得到最相似的物体形状S:巧)； 其中，1表示形状层级描述C的子层数，S表示在图像集中的与待检测图像中物体最相 似的物体形状，与表示待检测图像中物体的第i子层形状描述，Q表示第S个物体形状的 第i子层形状描述。9. 根据权利要求8所述的形状匹配方法，其特征在于，在所述确定各所述边缘点组成 的第一子层形状描述之后，还包括对所述第一子层形状描述执行使具有尺度操作不变性的 预处理，获得归一化的第一子层形状描述，包括： 对第一子层形状描述除W参考点到各所述边缘点距离中的最大值，获得数值归一化后 的第一子层形状描述。10. 根据权利要求8所述的形状匹配方法，其特征在于，在所述确定各所述边缘点组成 的第一子层形状描述之后，还包括对所述第一子层形状描述执行使具有旋转操作不变性的 预处理，获得归一化的第一子层形状描述，包括： 对第一子层形状描述执行列元素循环移位变换，获得W参考点到各所述边缘点距离的 最大本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种形状层级描述方法，其特征在于，包括：设定第一子层形状描述中的任意相邻边缘点的极角间隔,并提取描述图像中物体的边缘特征的初始边缘点集；根据所述初始边缘点集确定第一子层形状描述的极坐标系的参考点和极轴，再在所述极坐标系下根据所述初始边缘点集中方向与任意所述极角间隔的整数倍方向最接近的两个原始边缘点、确定所述任意极角间隔的整数倍方向的边缘点，从而确定各所述边缘点组成的第一子层形状描述。
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：席铉洋，覃政科，乔红，李冯福，李寅霖，
申请(专利权)人：中国科学院自动化研究所，
类型：发明
国别省市：北京;11
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