种鲁棒的二维图像形状检索方法-模式识别与人工智能.pdf

第 23卷 第5期 模式识别与人工智能 Vo1_23 No．5 2010年 1O月 PR ＆AI 0ct 2010 一 种鲁棒的二维图像形状检索方法 杨 旭 杨 新 田 雪 (上海交通大学 图像处理与模式识别研究所 上海 200240) (嘉兴学院 机电工程院嘉兴 314001) 摘 要 以往的基于极坐标变换的轮廓描述方法都是以形状质心作为参考点，使得其对噪声过于敏感 ，轮廓边界 发生轻微的变化就可能导致形状匹配的失败．为此，文中提出一种用于描述和匹配二维图像形状的鲁棒性方法．该 方法以广义霍夫变换参数映射的极值点作为待检索图像的参考点，以此来建立对应的极坐标变换轮廓描述曲线， 从而通过计算描述曲线间所包围的累积误差面积来实现图像匹配．在 3个图像库上的检索实验表明文中方法在具 有平移、尺度、旋转不变性的同时还具有较好的鲁棒性，可有效对存在部分遮挡和局部缺损的图像进行检索． 关键词 形状表示，图像检索，质心距，广义霍夫变换 中国法分类号 TP391 RobustApproachfor2D Shape-BasedImageRetrieval YANG Xu ，YANG Xin ，TIAN Xue (InstituteofImageProcessingandPatternRecognition，ShanghaiJiaotongUniversity， Shanghai200240) (CollegeofMechanicalandElectricalEngineering，JiaxingUniversity，Jiaxing314001) ABSTRACT Thegeometriccentreistakenastheorigin inthetraditionalcentroid—radiibased shapedescription method，whichmakesitsensitivetonoise，andslightchangesintheboundarycauseerrorsinmatching． A robustmethod for2-D shapedescription andmatchingispresented to solve thisproblem．Itusesa polartransformationofthecontourpointstogettheshapedescriptor，andthemaximum ofthegeneralized Houghtrnasfomr (GHT)mappingarrayistakenasthereferencepoint．Theexperimentalresultson3 benchmraktestsetsshow thattheproposedapproach isinvarianttotranslation，rotationand scaling． Furthemr ore，itachieveshighperformanceintheretrievalofpartiallyoccludedanddefectimages． KeyW ords ShapeDescriptor，ImageRetrieval，Centroid—Radii，GeneralizedHoughTransfomr 收稿 日期：2009—04-29；修回日期 ：2009—10—20 作者简介 杨旭，男 ，1979年生，博士研究生，主要研究方向为模式识别、医学图像分析．E—mail：feilang@foxmail．tom．杨新， 男，1950年生，教授 ，主要研究方向为立体视觉和可视化、医学图像分析、图像