图形识别中物体骨架化及相关问题的研究

论文题目: 图形识别中物体骨架化及相关问题的研究

论文类型: 硕士论文

论文专业: 通信与信息系统

作者: 白翔

导师: 朱光喜,刘文予

关键词: 图形识别,骨架,种子生长骨架,离散曲线演化,多面体,中轴变换,偏移扫除,最优滤波器,边界曲线

文献来源: 华中科技大学

发表年度: 2005

论文摘要: 骨架是物体的一种描述方式,它广泛应用于道路探询、动画、有限元网格生成、路径规划和特征识别等领域。解决骨架自身固有的对噪声敏感问题,降低三维物体骨架化的时间消耗,方便进行图形的识别和快速检索,是本文主要目标和工作。本文以国家自然科学基金项目(No.60273099)——“基于广义条件骨架的三维图形识别新方法研究”为背景,研究了三维条件骨架的相似性度量及相关问题。论文首先总结了图形识别和骨架提取的相关研究,对典型的骨架化方法作了介绍和比较,并讨论了影响骨架识别的因素。接着介绍了一种基于距离场的离散域骨架新算法。提出一种种子生长骨架模型,该模型通过选择一个种子骨架点,依据离散域下的骨架点判定法则,深度搜索出其它骨架点; 同时,离散曲线演化模型有效的抑制了冗余骨架支的产生,得到了符合人类视觉规律的多尺度骨架。然后,提出了一种针对简单多面体模型的连续域中轴变换算法。对多面体中轴点进行了分类,并揭示了不同类中轴点之间的几何关系。在此基础上,由偏移扫除方程计算多面体的特殊中轴点,再由特殊中轴点引出所有其它中轴的点、线和面。实验证明该算法复杂度低,结果精度高。接下来,讨论了离散域下最优滤波器理论模型,由此设计了一套完整的边缘检测算法,较好地实现了灰度图的多尺度边缘检测。这一部分实际上是离散曲线演化模型的预处理工作。接着,比较了曲线和Shock-graph 的两种形状描述方式下匹配算法的性能区别,并对其原因进行了讨论。最后,对全文工作和今后研究重点进行了总结和说明。

论文目录:

1 引言

1．1 课题的背景和来源

1．2 国内外研究状况和进展

1．3 论文各部分的主要内容

2 离散域骨架算法

2．1 基本定义

2．2 距离变换下骨架点的判定

2．3 种子生长骨架模型

2．4 边界曲线演化的方法和意义

2．5 基于边界曲线演化的种子生长骨架算法

2．6 实验结果

2．7 本章小结

3 连续域骨架算法

3．1 中轴基本概念

3．2 多面体中轴变换算法

3．3 实验结果及分析

3．4 本章小结

4 边缘检测算法

4．1 最优离散滤波器理论

4．2 平滑滤波器的设计

4．3 完整的边缘检测算法

4．4 实验结果

4．5 本章小结

5 物体识别中边界曲线与骨架的比较

5．1 基于轮廓曲线的匹配

5．2 基于Shock-graph 的匹配

5．3 试验结果的比较及讨论

5．4 本章小结

6 全文总结

致谢

参考文献

发布时间: 2006-04-05

参考文献

[1].基于骨架化方法的手势识别若干问题研究[D]. 张星成.厦门大学2014
[2].基于骨架信息的木纤维形态检测方法研究[D]. 胡斯淼.东北林业大学2016
[3].基于CT影像的肺气管道骨架化的研究[D]. 陈曦.东北大学2012
[4].图像识别中骨架提取及描述方法相关研究[D]. 雷煜卿.华北电力大学（北京）2009
[5].形状骨架的多尺度表达及几何重建研究[D]. 孙颖.重庆邮电大学2016
[6].基于3D骨架的3D模型检索[D]. 何乐.华中科技大学2015
[7].基于模型分解的虚拟人骨架提取及其动画研究[D]. 甘凌云.西南交通大学2015
[8].基于聚类的骨架匹配[D]. 高彬.大连理工大学2012
[9].基于背景建模的骨架提取[D]. 肖潇.安徽大学2012
[10].三维模型骨架提取算法研究与实现[D]. 彭艺.华中科技大学2008

图形识别中物体骨架化及相关问题的研究

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