基于弦高点和遗传算法的仿射配准

针对复杂场景中目标由于成像畸变、部分遮挡和局部缺失难于识别的难题,提出了一种新的特征点—弦高点,将其和遗传算法相结合用于图像的仿射配准.算法首先给出了弦高点的定义,并证明了其仿射不变性;然后,应用遗传算法搜索模型和目标轮廓上两对对应点,以弦高点作为第三对对应点,求解最优的仿射变换矩阵;最后,对遗传算法搜索的结果再进行线性搜索,提高配准的精度.本文利用LTS Hausdorf距离(Least trimmed square Hausdorf distance,LTS-HD)进行度量,能有效克服部分遮挡或局部缺失的影响.由于采用遗传算法,并只需搜索两对对应点,配准的速度得到提高.理论分析和实验结果均表明,该算法能有效地进行仿射配准,并能处理部分遮挡或局部缺失.

基于仿射不变性的轮廓曲线局部描述符

特征点(角点、拐点、切点)只反映轮廓曲线的部分信息,为更精确地描述曲线,定义和提取一种特征点——弦高点,基于该特征点构造一种曲线局部描述符,并将其用于曲线匹配.定义的弦高点比现有的特征点更精确描述曲线的特性,能解决轮廓曲线平滑特征点少而不能被精确描述的问题.文中定义的弦高点和构造的识别向量都具有仿射不变性,且均为局部描述符,因而文中方法适合于仿射变换且在遮挡的情况下仍有效.理论分析和实验结果都证明该方法的有效性.