基于轮廓重构和特征点弦长的图像检索

轮廓描述法作为形状检索中最为关键的步骤,应体现目标的整体形状信息和重要特征点信息,并具备对噪声干扰的鲁棒性.提出一种基于轮廓重构和特征点弦长的图像检索算法,首先在目标轮廓提取的基础上分析轮廓的能量保持率,并进行轮廓的降维重构处理,从而减少了随机噪声造成的轮廓畸变.然后,通过新定义的支持域来计算轮廓点的特征强度,并分析了支持域半径与特征点提取结果的关系,从而筛选出有效的轮廓特征点.最后,根据轮廓点和相应特征点间的弦长关系构造轮廓特征函数,经相应处理后,最终得到的形状描述子满足不变性要求.大量实验结果表明,该算法无论是在常规样本库中,还是在噪声样本库中都具有更优的检索性能.