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基于改进均值标准差曲线描述子的反射对称轴检测

更新时间:2019-12-24 07:55:15 大小:2M 上传用户:zhiyao6查看TA发布的资源 标签:反射对称轴检测 下载积分:1分 评价赚积分 (如何评价?) 打赏 收藏 评论(0) 举报

资料介绍

针对反射对称轴难以检测的问题,该文提出一种基于改进均值标准差曲线描述子(Mean-Standard deviation Curve Descriptor,MSCD)的反射对称轴检测算法.该算法首先对MSCD曲线描述子进行改进,使其具有镜像反射不变性并实现对称曲线对检测;然后采用距离约束并使用Hough变换获取图像的局部对称轴;最后通过局部对称轴合并得到最终对称轴.实验结果表明,该算法可实现图像的单对称轴和多对称轴检测,在亮度变化、对比度变化、噪声污染、模糊以及形变情况下,均能够准确定位图像对称轴并具有较强鲁棒性.


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7
Vol. 45 No. 7  
Jul. 2017  
2017  
7
ACTA ELECTRONICA SINICA  
基于曲线描述子的  
测  
1
1
2
1
1
, , , ,  
刘红敏 熊赵 伟 王志衡 王 静  
( 1.  
河南工大学计算机科学技术学院 河南  
454000; 2.  
西电子科技大学计算机学院 西西安  
710071)  
:
针对难以测的问题 该文提出一种基于曲线描述子  
( Mean-Standard devi-  
ation Curve DescriptorMSCD)  
测算法 算法首先对  
MSCD ,  
曲线描述进行使射  
;
性并现对曲线测 然采用约束并使用  
Hough  
;
通过合  
, , 、 、  
结果表明 该算法单对多对化 对噪声  
,  
以及情况下 够准有较鲁棒性  
:
;
;
关键词  
中图分类号  
URL: http: / /www. ejournal. org. cn  
曲线描述曲线测  
:
TP37  
:
A
:
文章编号  
0372-2112 ( 2017) 07-1701-06  
文献标识码  
DOI: 10. 3969 /j. issn. 0372-2112. 2017. 07. 021  
电子学报  
Reflection Symmetry Axis Detection Based on Improved  
Mean-Standard Deviation Curve Descriptor  
1
1
2
1
1
LIU Hong-min XIONG Wen-jun ZHAO Wei WANG Zhi-heng WANG Jing  
( 1. School of Computer Science and TechnologyHenan Polytechnic UniversityJiaozuoHenan 454000China;  
2. School of Computer Science and TechnologyXIDIAN UniversityXianShaanxi 710071China)  
Abstract: Due to the difficulty in detecting reflection symmetry axisa detection algorithm based on improved mean-  
standard deviation curve descriptor ( MSCD) is proposed. Firstlythe proposed algorithm improves the MSCD so that its  
mirror reflection invariance can guarantee the accurate detection of the symmetrical curve pairs. Then the distance constraint  
and Hough transform are used to gain local symmetry axis of the image. Finallyfinal symmetry axis can be acquired by  
merging the local ones. Experimental results show that the proposed algorithm can realize the symmetric axis detection for  
image with both single symmetric axis and multi ones. Besidesit can locate the image symmetry axis precisely and robustly  
under brightness changescontrast changesnoise pollutionfuzzy and deformations.  
Key words: mean-standard deviation curve descriptor; curve matching; reflection symmetry  
.  
分解问题  
1
引言  
8]  
提出一种结信息分分的方法 但  
: 、  
主要和平移  
主要适基于的方法主要利用  
1]  
9]  
本文主要研究中的性  
称  
. Wang  
信息测  
部  
2]  
自然场景 与在 在物体定  
仿矩阵描述点 基于定对轴  
3]  
4]  
5]  
6]  
应  
标识别  
用都值  
算机 问 题 雨  
割  
并进一 广 性 及 检  
10]  
11]  
. Yuan  
Tang  
学方法中的多  
12]  
. Prasad  
Yegnanarayana  
轴  
实  
7]  
分分将对化为征值  
现单对但上基于的方法理  
: 2016-01-19;  
: 2016-08-13; :  
责任编辑 锋  
收稿日期  
修回日期  
:
基金项目 国家自然科学基金  
( No. 61272394No. 61472119No. 61572173No. 61472373No. 61401150) ;  
( No.  
河南工大学新型科研项目  
T014-3) ;  
( No. J2016-3) ;  
( No. NSFRF1604)  
河南科研费  
河南工大学年基金  
1702  
2017  
,  
结果理想 基于点  
2. 1 MSCD  
子构过程  
13]  
17]  
. Loy  
Eklundh  
的方法了较结果  
使改  
MSCD  
:
描述下  
( 1)  
曲线点的并进行区  
14]  
SIFT  
的  
对并用  
换  
描述进行描述定对点  
15]  
Hough  
. Guo  
Cao  
轴  
提出一  
N M  
划分 曲线域  
( Mirror-reflection Invariant  
数  
Feature TransformMIFT) ,  
并将成功用轴  
( 2)  
,  
线配  
16]  
. Patraucean  
13]  
在 文 的 基 础 采 用  
测  
等 人  
G ( i = 12. . . Nj = 12. . . M)  
ij  
域  
量为  
点的  
g ( k) 、  
Hough  
换选并用统计方法验证对  
{ g ( k) =g ( k) g ( k) } ,  
中  
Ty  
T
Tx  
Tx  
轴  
g ( k)  
Ty  
xy  
进  
示  
17]  
1
2
3
Wang  
( Mean-  
提出曲线描述子  
描述量  
: V = ( V V V ,  
ij  
ij  
ij  
ij  
4
Standard Deviation Curve DescriptorMSCD)  
同  
曲线的统描述问题 该描述性  
V ) ,  
中  
ij  
:
1
V
=
=
=
=
g ( k) if( g ( k) 0)  
Tx  
ij  
Tx  
不具直接曲线匹  
2
V
V
V
g ( k) if( g ( k) 0)  
Ty  
ij  
Ty  
MSCD  
( 1)  
针对该问题 本文提出了一种基于进  
反  
测算法 首先引入使反  
MSCD  
3
:
- g ( k) if( g ( k) 0)  
Tx  
ij  
Tx  
;
;
采用进  
曲线再根  
4
- g ( k) if( g ( k) 0)  
Ty  
ij  
Ty  
Hough  
;
最  
约束并采用  
( 3)  
并排个  
进行本文方法  
M × N  
;
的子描述矩阵  
,  
直接相对于基于射  
( 4)  
计算矩阵均和标量 进行一化  
测方法 曲线对  
曲线描述子  
2. 2 MSCD  
进过程  
合 利用  
Hough  
拟合避免对  
于分而造拟合差  
2 C  
图 所曲线 点  
P
G ,  
域  
i
i
2
MSCD  
称轴测  
进  
{ d d }  
C
P
系 当垂  
点  
i
MSCD  
P
的  
i
时  
构建点  
1
本文提出测方法图 所示  
; ( b) ; ( c)  
MSCD  
描述故  
描述不具像  
( a)  
像  
曲线采用图  
性 现将进行进  
:
MSCD  
曲线结果 同序的  
使进  
( 1)  
C
曲线 平均度  
( d d ) ,  
度  
Cy  
Cx  
( 14 ,  
绿色曲线为一曲线 曲线  
( d d )  
xij  
P( x y ) i = 12N; j  
的任点  
ij  
量为  
yij  
ij  
14  
) ; ( d)  
了对曲线等长称  
确  
= 12MP( x y )  
ij  
:
计算为  
ij  
线中  
* ; ( e)  
曲线点  
等长  
( 14 ) ;  
; ( f)  
线的中点置  
( g)  
轴  
( 4 ) ; ( h)  
较  
结果  
( 1 ) .  
结果  
IP( P ) = d ·d + d ·d  
Cy  
ij  
Cx  
xij  
yij  
EP( P ) = d ·d d ·d  
Cy  
( 2)  
ij  
Cx  
yij  
xij  
:
描述量  
1
2
3
4
V( P ) =V ( P ) V ( P ) V ( P ) V ( P ) ( 3)  
ij  
ij  
ij  
ij  
ij  
中  

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