二维非规则碎片匹配的算法

提出了一种基于曲率相似性的二维碎片轮廓匹配算法。该算法根据碎片轮廓上各点的曲率值来确定轮廓上的特征点,按照特征点对轮廓进行分段,将二维碎片的匹配简化为特征段的相似性度量与可匹配性验证。对可匹配的轮廓段进行欧氏变换以拼合两个轮廓曲线,自动地检测在当前变换下两个轮廓是否有重叠情况存在。没有重叠的两个轮廓组合起来更新为一个新的轮廓,进行再匹配直至重建过程完成。实例表明,算法是有效、稳定的。

三维碎片拼合的轮廓提取和特征点检测(英文)

针对三维空间碎片的拼接,提出一种轮廓提取和特征点检测的方法。首先,采用一种简单、有效的方法来构建三维碎片数据的拓扑关系,并在此基础上提取碎片的轮廓曲线。对存在缺陷、拓扑关系难以建立的三维测量数据,文中给出了相应的修改、调整方法。同时,提出了一种对轮廓进行重采样的方法来计算空间轮廓上每一点的曲率和挠率。将曲率和挠率相结合得出轮廓曲线上各点的全曲率,然后由全曲率值来检测碎片轮廓的特征点。轮廓曲线的描述就由其上每一点的曲率和挠率以及特征点来表征。实验表明了该算法的有效性和稳定性。

利用曲率特征虚拟拼接青铜器小碎片的方法

针对青铜器小碎片人工拼接复原耗时费力的问题,提出了一种基于曲率特征的青铜器小碎片虚拟拼接方法.首先分别提取青铜器小碎片的轮廓,并在平滑处理提取结果的基础上计算轮廓的曲率.其次以曲率的局部极大值点作候选角点,再根据支撑域消除圆角点和伪角点.然后计算相邻两角点间的弦长,以弦长作为特征序列进行匹配.最后在平移旋转过程中利用向量模的不变性进行匹配精化处理,得到青铜器小碎片的最终拼接结果.实验结果表明,该方法能够有效地提高拼接效率和匹配效果.

战斗部壳体爆炸破片体/线分形维数研究

为研究爆炸瞬时情况下金属壳体破碎形成破片的形状特征规律,设计了壳体爆炸破碎形成破片回收试验,来研究瞬时破碎条件下破片分布及内在关系。通过借鉴体/线分形维数测定数学模型,并应用MATLAB软件中数学算法对描述破片质量或大小分布特征的体分形维数D3以及描述破片迎风面投影轮廓特征的线分形维数D1进行了计算。研究结果表明:爆炸条件下壳体破碎形成破片质量分布和形貌特征均满足统计自相似性,可以用分形维数来表征;计算获得破片平均体分形维数为2.385 9,平均线分形维数为1.298 7,二者之间满足D3+2D1=5.

物证复原系统中的碎纸轮廓提取技术研究

碎纸自动拼接复原技术是计算机视觉和模式识别领域内的问题。它在司法鉴定、历史研究、故障分析等领域都有着重要的应用。碎纸轮廓提取是其中的关键技术,它直接影响着碎纸拼接结果的精度和效率。现有的碎纸轮廓提取方法一般是采用主动轮廓、聚类、阈值分割等方法,得到的结果存在大量的噪声,而且轮廓线一般不封闭。水平集方法是一种描述曲线以曲率相关的速度演化的有效方法,最近几年在医学图像处理、自然现象的模拟以及计算机视觉等领域得到了广泛的应用。该文给出了一种基于链码的水平集方法,在水平集中,结合链码的易于表示形状的特点,能有效的克服上述缺点,实验效果良好。

一种新的二维碎片的轮廓匹配方法

以往的轮廓匹配算法中所用的轮廓表示方法大多需要大量繁琐的计算,大大增加了算法的时间复杂度,为此提出一种新的轮廓特征表示方法,简化了此部分的计算。首先求出待匹配图像单像素宽的轮廓曲线上像素点的坐标序列,然后利用轮廓上各点和与其相差六个点的像素点之间的位置关系及行列坐标差的平方代数和对轮廓进行表示,得到两轮廓曲线的表示序列后;接着采用寻找两轮廓表示序列的最长公共子序列(LCS)的方法进行匹配,并在匹配过程中引入了"断点续配"的概念,有效提高了算法的容错性。实验证明所用的轮廓表示方法简单明了,计算量小,在提高算法效率的同时仍可保证匹配的正确性。

3维碎片拼合的算法研究

为实现艺术珍品保护或古器物修复中3维碎片的比对和拼接,提出了一种空间任意形状的3维碎片拼合算法。该算法首先对由实物测量数据建立的三角网格模型进行预处理,即去除模型中所存在的一些缺陷,以提取模型边界轮廓曲线;然后对碎片的边界轮廓离散点进行五次B样条插值,同时计算轮廓曲线上各个点的曲率、挠率和法矢,并据此分析3维碎片轮廓曲线的几何特性;接着根据轮廓曲线上各个点的总曲率来检测轮廓的特征点,并对轮廓进行分段;最后根据曲率、挠率的变化对不同轮廓上的特征段进行相似性度量,并运用法矢对相似性程度较高的轮廓段进行可匹配性验证,同时计算出可匹配轮廓段的坐标转换关系,以实现碎片的拼合。实例表明,该算法是高效、稳定的。

基于轮廓特征多层描述和评价的部分遮挡目标匹配

针对传统目标匹配算法难以实现部分遮挡目标精确匹配的问题,本文基于轮廓特征的描述和评价提出了一种有效的部分遮挡目标匹配算法。首先,利用曲率划分目标轮廓得到描述局部特征的轮廓分段,并根据目标的骨架对轮廓分段进行合并和分类,实现了目标特征的多层次描述。然后,提出了评价轮廓分段的两个参数:重要性和局部性。前者用于评价轮廓分段所描述目标特征的重要性,后者用于评价轮廓分段相对目标整体轮廓的比例。最后,将两个评价参数与轮廓分段之间的相似度联合起来,得到衡量目标相似程度的加权部分相似度,从而获得部分遮挡目标的最佳匹配结果。与现有遮挡目标匹配算法相比,在不同遮挡情况下本文算法的平均识别率提高了1.5%左右。

基于特征完整描述的部分遮挡目标识别算法

有效的轮廓分段对于准确识别遮挡目标是十分重要的。针对现有识别算法存在轮廓划分不合理的问题,提出了基于特征完整描述的部分遮挡目标识别算法。首先利用局部轮廓曲率分布划分目标轮廓,接着对初步轮廓分段进行多级分段合并处理。为了完整描述目标特征,提出了评价轮廓分段所描述特征重要程度的参数,得到一组完整描述多级目标特征的轮廓特征分段。同时,为了减少轮廓分段误匹配造成的分类错误,还提出了评价轮廓特征分段反映其真实目标可信度的参数。最后将可信度与轮廓特征分段之间的相似度联合起来共同得到识别结果。仿真结果表明,该算法能够完整描述目标特征从而提高了目标识别准确率。

基于曲率分级的形状编码及识别方法

形状识别是计算机识别领域中的基本问题,可以广泛地应用于对象识别、图像检索、图像配准、目标追踪等各个领域.现在的形状识别方法主要利用形状轮廓上采样点的相关性形成特征描述子,在实际应用中由于缩放、旋转、仿射、射影等变换,无法获取采样点之间的对应关系,形状匹配时间长,识别率低.为了克服基本的特征描述子的局限性,该文提出了一种基于曲率分级的形状编码方法.首先,将射影不变量引入到形状的基本表示中,以保证形状描述在各种变换下的稳定性;其次,以形状轮廓段为基本编码单位,对基本的描述子进行聚类编码;最后,为了使编码结果更好地代表形状轮廓信息,作者采用一种对轮廓段曲率分级的方式,将不同曲率级别的编码用max_pooling的方式提取特征作为形状的最终编码.在通用数据库上的实验表明,该方法可以有效地识别在射影变换下的形状,识别率高达98%,较基本的特征描述子提高了近10%,与其它基于编码的方法相比也有一定的优势.

基于GPU栅格化的任意多边形布尔运算

任意多边形布尔运算大多基于CPU栅格化方法,而CPU的串行性会增加栅格化过程的耗时。为此,提出一种基于图形处理器(GPU)栅格化思想的多边形布尔运算算法。用GPU实现CPU中较耗时的二维图形栅格化过程并提取内外轮廓片元,构造GPU环境下的栅格数据结构及与之空间映射相对应的CPU环境下的顶点数据结构,采用CPU与GPU相协调的方式交替访问内外轮廓进行顶点跟踪及轮廓片元压缩,最终得到正确的布尔运算结果多边形。实验结果表明,与现有多边形布尔运算算法相比,该算法能有效控制精度,且具有更高的执行效率。

基于匹配对的非规则碎片拼合算法

介绍了基于轮廓特征的非规则碎片复原系统的模块构成,并针对碎片序列拼合模块,利用碎片间的匹配对关系,提出了一种新的碎片拼合序列遍历算法。该算法中碎片均由当前匹配碎片和另一碎片共同匹配而得,从而在后续的拼合中碎片的定位和拼合可由两碎片共同确定,这将为拼合过程提供保证。最后结合实例,进行了算法验证,取得了较好效果。

一种改进的薄壁文物碎片特征轮廓线提取技术

针对使用一般的边界提取方法提取三维网格模型特征轮廓线不完整问题,提出一种新的薄壁文物碎片特征轮廓线提取的综合算法。区别了特征轮廓线和轮廓线的概念,引入主轮廓线和次轮廓线以及二级邻接生长曲面的概念。主轮廓线的提取使用改进的基于边重数判断的提取方法;提出次轮廓线的一种新的提取方法:首先对三维网格曲面分割并识别断裂面,然后对断裂面的二级邻接生长曲面进行曲面扫描,提取次轮廓线;最后从主轮廓线和次轮廓线中得到三维模型的特征轮廓线。使用该算法准确地提取了文物碎片的特征轮廓线,实验结果表明此方法稳定且准确。

基于多尺度Fourier描述符的二维轮廓曲线匹配

根据破碎物体碎片拼接的需求,提出一种多尺度Fourier描述符的二维曲线匹配方法.利用不同尺度的Gaussian函数对轮廓曲线进行滤波后,以Fourier变换的系数作为曲线的特征矢量,通过比较2条轮廓曲线特征矢量来判断轮廓曲线的相似性,实现曲线匹配和碎片拼接.结果表明该算法具有准确性、鲁棒性和容错性.

基于点云数据的古陶瓷碎片边缘轮廓提取技术

针对古陶瓷碎片数字化拼接中的特征提取环节,提出一种基于点云数据的古陶瓷碎片边缘轮廓提取技术.算法以古陶瓷碎片点云模型作为源数据,对已有边缘系数方法进行改进,基于全局平面拟合结果,使用边缘系数法提取边缘点,通过空间滤波方法去除误提取的离群点,形成陶瓷碎片轮廓,最后使用F1-Score对提取的边缘轮廓准确率进行评价.实验结果表明本算法有效解决了三角网格提取古陶瓷碎片轮廓线时,因模型边缘钝化而导致算法失效的问题,并避免了边缘点邻域平面拟合准确性不佳与边缘系数阈值的设定不当造成的古陶瓷碎片边缘点提取不准确的问题,本文方法稳定且准确的提取了古陶瓷碎片边缘轮廓,可为古陶瓷碎片拼接提供准确的拼接碎片边缘几何形态特征依据.

三维破碎物体多尺度拼接技术

在分析三维物体碎片轮廓曲线的特征和表示的基础上,研究多尺度小波轮廓描述符的计算,提出了一种多尺度下轮廓曲线特征提取及基于多尺度分析的三维物体碎片拼接方法.轮廓曲线经多尺度小波变换平滑后,提取曲率和挠率构成特征矢量;在选择了基于小波轮廓描述符的三维曲线匹配起点后,比较2条轮廓曲线的特征矢量以判断轮廓的相似性,并将轮廓匹配的2块相邻物体碎片拼接,实现破碎物体复原.最后通过实验验证了该方法的有效性.

基于轮廓特征与文字特征的二维碎片匹配

针对二维不规则实物碎片,提出了一种基于多种碎片特征的碎片匹配算法.对碎片进行预处理,提取碎片的轮廓特征以及文字特征.文中主要采用高斯滤波对图像进行平滑,基于数学形态学边缘检测算法进行边缘检测,基于曲率尺度空间进行角点检测.通过提取角点处的灰度值进行刻画碎片的文字特征.对提取的角度特征和灰度特征进行加权,应用模式匹配算法寻找其公共子列进行特征匹配.通过数值实验,可以得到较好的匹配效果,且算法简单,降低了匹配误差.

一种基于特征点的二维碎片匹配算法

提出了一种基于特征点的二维碎片轮廓匹配算法,有效地减少了匹配过程中的计算量。先对图像轮廓进行提取和去噪,计算轮廓曲线的曲率后选取特征点。接着计算特征片段的弧长与弦长比值,作为曲线特征进行匹配。实例表明,该方法提高计算的效率和匹配的成功率。

基于轮廓特征的神经网络目标识别研究

为了实现威胁源自动报警,使用BP神经网络构建自动报警系统。针对帧差法提取出的目标轮廓有重复和受变化背景影响的问题,提出了一种基于轮廓片段的目标特征提取方法。首先使用k-mediod聚类以剔除重复轮廓,再结合轮廓片段生长的方法,计算待识别轮廓和验证图片集的匹配代价以剔除背景轮廓,提取出匹配代价最小的轮廓生成轮廓片段字典。随后计算归一化的轮廓矩生成特征向量。最后将提取出的特征向量输入事先训练生成的BP神经网络进行分类。实验结果表明,算法适用于典型刚性目标识别,对于实验视频中枪支的平均识别率达到93.5%,单帧平均运算时间3.67ms;对于Berkeley运动分割数据集中车辆的识别率达到98.2%,单帧平均运算时间5.26ms。算法具有高实时性、高准确率的特点。

结合表面纹理与断裂轮廓的碎片拼接方法

陶土制文物在自然环境及人为发掘等过程中,碎片易受损缺失,断裂部位难以保证完整性,传统采用几何驱动的拼接方法受到限制。为此,针对断裂部位几何信息缺失的陶制文物碎片,提出一种结合表面几何纹理及断裂轮廓的拼接方法。使用Splatting lines生成方法提取碎片纹理特征线,对三维模型密集点采样,用不同参数溅射渲染2个深度图像,由两图像间差值生成线图。计算纹理形状边角信息,构造破损纹理约束条件,完成初步匹配。对断裂边界轮廓上的离散点集,利用遗传算法计算匹配点对,得到最终结果。实验结果表明,该方法能够实现缺损文物碎片的拼接,匹配度稳定在0. 53以上,且对纹理特征显著及缺损严重的碎片拼接效果较优。