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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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基于改进均值标准差曲线描述子的反射对称轴检测.pdf 2M

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7
Vol． 45 No． 7  
Jul． 2017  
第
期
电
子
学
报
2017  
7
ACTA ELECTRONICA SINICA  
年
月
基于改进均值标准差曲线描述子的  
反射对称轴检测  
1
1
2
1
1
， ， ， ，  
刘红敏 熊文俊 赵 伟 王志衡 王 静  
( 1．  
，
河南理工大学计算机科学与技术学院 河南焦作  
454000; 2．  
，
西安电子科技大学计算机学院 陕西西安  
710071)  
:
，
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 devi-  
摘
要
ation 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  
．
:
;
;
关键词  
中图分类号  
URL: http: / /www． ejournal． org． cn  
均值标准差曲线描述子 曲线匹配 反射对称轴检测  
:
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 Technology，Henan Polytechnic University，Jiaozuo，Henan 454000，China;  
2． School of Computer Science and Technology，XIDIAN University，Xi’an，Shaanxi 710071，China)  
Abstract: Due to the difficulty in detecting reflection symmetry axis，a detection algorithm based on improved mean-  
standard deviation curve descriptor ( MSCD) is proposed． Firstly，the 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． Finally，final 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． Besides，it can locate the image symmetry axis precisely and robustly  
under brightness changes，contrast changes，noise pollution，fuzzy and deformations．  
Key words: mean-standard deviation curve descriptor; curve matching; reflection symmetry  
， ．  
分解问题 但受图像对比度和噪声影响较大 肖志涛  
1
引言  
［8］  
，
提出一种结合相位信息与主成分分析的方法 但  
等
: 、  
对称性主要分为三类 反射对称 旋转对称和平移  
．
主要适用于背景简单图像 基于边缘的方法主要利用  
［1］  
［9］  
．
，
本文主要研究如何检测图像中的反射对称性  
对称  
． Wang  
边缘信息实现反射对称轴的检测  
等
构造局部  
［2］  
，
其在自然场景 与人工建筑物中普遍存在 在物体定  
，
仿射不变矩阵描述边缘点 基于对称点对确定对称轴  
，
［3］  
［4］  
［5］  
［6］  
、
、
、
医学图像 等许多应  
位
目标识别  
用都具有重要价值  
对称轴 检 测 是计算机 视 觉的 难 点 问 题 卢 春 雨  
图像分割  
并进一 步 将 其 推 广 到 旋 转 对 称 性 及 平 移 对 称 性 检  
［10］  
［11］  
．
． Yuan  
Tang  
测
和
利用形态学方法定位图像中的多  
［12］  
．
． Prasad  
Yegnanarayana  
个对称轴  
和
利用边缘梯度实  
［7］  
等
利用主成分分析将对称轴方向求解转化为特征值  
．
现单对称轴检测 但上述基于边缘的方法在图像纹理  
: 2016-01-19;  
: 2016-08-13; :  
责任编辑 李勇锋  
收稿日期  
修回日期  
:
基金项目 国家自然科学基金  
( No． 61272394，No． 61472119，No． 61572173，No． 61472373，No． 61401150) ;  
( No．  
河南理工大学创新型科研团队项目  
T014-3) ;  
( No． J2016-3) ;  
( No． NSFRF1604)  
河南省高校基本科研业务费  
河南理工大学杰出青年基金  
1702  
2017  
年
电
子
学
报
、 ． ，  
丰富 内容复杂时检测结果不理想 近年来 基于特征点  
2． 1 MSCD  
描述子构造过程  
［13］  
［17］  
． Loy  
Eklundh  
匹配的方法取得了较好结果  
和
使用改  
MSCD  
:
描述子构造过程如下  
( 1)  
确定曲线上各像素点的支撑区域并进行子区  
［14］  
SIFT  
进的  
对并利用  
种镜像反射不变的特征变换  
描述子 对特征点进行描述来确定对称点  
［15］  
Hough  
． Guo  
Cao  
变换检测对称轴  
和
提出一  
， N ，M  
域划分 记 为曲线上像素点个数 为像素支撑区域  
( Mirror-reflection Invariant  
．
内子区域个数  
Feature Transform，MIFT) ，  
并将其成功用于反射对称轴  
( 2)  
、 ，  
经方向校正 高斯加权和线性插值后 记分配  
［16］  
． Patraucean  
［13］  
在 文 献 的 基 础 上 采 用  
检测  
等 人  
G ( i = 1，2，． ． ． ，N，j = 1，2，． ． ． ，M)  
ij  
到子区域  
梯度向量为  
任一点的  
g ( k) 、  
Hough  
变换选出候选对称轴并用统计方法验证候选对  
{ g ( k) =［g ( k) ，g ( k) ］} ，  
其中  
Ty  
T
Tx  
Tx  
．
称轴  
g ( k)  
Ty  
x、y  
，
方向的梯度分量 分正负对梯度进  
分别表示  
［17］  
1
2
3
Wang  
( Mean-  
等
提出的均值标准差曲线描述子  
，
行累加 获得子区域的四维描述向量  
: V = ( V ，V ，V ，  
ij  
ij  
ij  
ij  
4
Standard Deviation Curve Descriptor，MSCD)  
解决了不同  
，
长度曲线的统一描述问题 该描述子具有旋转不变性  
V ) ，  
其中  
ij  
:
1
V
=
=
=
=
g ( k) ，if( g ( k) ＞ 0)  
Tx  
ij  
∑
∑
∑
∑
Tx  
，
但不具有反射不变性 不能直接用于镜像对称曲线匹  
2
V
V
V
g ( k) ，if( g ( k) ＞ 0)  
Ty  
ij  
Ty  
．
，
MSCD  
( 1)  
配 针对该问题 本文提出了一种基于改进  
的反  
射对称轴检测算法 首先引入内积和外积使其具有反  
MSCD  
3
:
－ g ( k) ，if( g ( k) ＜ 0)  
Tx  
ij  
Tx  
;
;
射不变性 然后采用改进  
获取对称曲线对 再根  
4
－ g ( k) ，if( g ( k) ＜ 0)  
Ty  
ij  
Ty  
Hough  
;
变换得到图像局部对称轴 最  
据距离约束并采用  
( 3)  
将各子区域描述为四维向量并排列成一个  
．
后将局部对称轴进行合并获得最终对称轴 本文方法  
M × N  
;
的子区域描述矩阵  
、 ，  
具有简单 直接的特点 相对于基于特征点匹配的反射  
( 4)  
，
计算矩阵均值向量和标准差向量 进行归一化  
，
对称轴检测方法 获取的对称曲线段是一组连续的对  
．
获得均值标准差曲线描述子  
2． 2 MSCD  
描述子改进过程  
，
称点对集合 利用  
Hough  
拟合对称轴时可避免对称点对  
．
过于分散而造成的拟合误差  
2 ， C  
如图 所示 对于曲线 上点  
P
G ，  
的支撑区域  
i
i
2
MSCD  
的反射对称轴检测  
基于改进  
{ d ，d }  
C
⊥
P
．
的局部坐标系 当图像发生水平或垂  
为点  
i
，MSCD  
P
的局部坐标系和子区域的  
i
直镜像时  
构建点  
1
，
本文提出的反射对称轴检测方法流程如图 所示  
; ( b) ; ( c)  
为
， MSCD  
四维描述向量均发生改变 故  
描述子不具有镜像  
( a)  
为原始图像  
为曲线匹配采用的边缘图  
．
反射不变性 现将其进行如下改进  
:
MSCD  
，
获得的曲线匹配结果 其中相同序号的  
使用改进  
( 1)  
C
记曲线 上各点平均梯度  
( d ，d ) ，  
对于梯度  
Cy  
Cx  
( 14 ，  
蓝色和绿色曲线为一组对称曲线 获得 对匹配曲线  
( d ，d )  
xij  
P( x ，y ) ，i = 1，2…，N; j  
的任一像素点  
ij  
向量为  
yij  
ij  
14  
) ; ( d)  
显示了对称曲线对上确定的等长对称  
对正确  
= 1，2…，M， P( x ，y )  
点
ij  
:
处的内积和外积分别计算为  
ij  
，
线段 其中  
“* ” ; ( e)  
标记曲线的起点  
显示了两条等长  
( 14 ) ;  
; ( f)  
对称线段的中点位置  
( g)  
显示了局部对称轴  
( 4 ) ; ( h)  
为剔除较  
条
为局部对称轴合并后的结果  
条
( 1 ) ．  
条
短对称轴后的结果  
IP( P ) = d ·d + d ·d  
Cy  
ij  
Cx  
xij  
yij  
EP( P ) = d ·d － d ·d  
Cy  
( 2)  
ij  
Cx  
yij  
xij  
:
构造四维旋转不变描述向量  
1
2
3
4
V( P ) =［V ( P ) ，V ( P ) ，V ( P ) ，V ( P ) ］ ( 3)  
ij  
ij  
ij  
ij  
ij  
，
其中  

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