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《吉林大学》 2013年
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基于傅里叶描述的形状分析算法研究

张嘉桐  
【摘要】:随着大量图像数据库的出现和多媒体信息量的增加,基于内容的图像检索技术(CBIR)逐渐发展成为非常重要的研究和应用领域。其中,图像的内容信息主要包括颜色、纹理、形状和它们的组合特征等低层视觉特征。由于图像的形状特征具有其他特征所不能比拟的优点,所以本文的主要研究内容为应用于图像检索中的形状分析算法。 形状分析算法主要包括预处理目标形状的边缘检测算法和形状特征提取中的形状表示算法。其中,边缘检测算法是形状分析的基础,能否对目标物体的形状进行准确的边界提取将直接影响特征提取算法的性能和图像检索的效果。本文在将多种边缘检测算法进行比较和分析的基础上,选择Canny算子来检测图像的边缘,并在仿真实验中验证了其良好的实验效果。其次,形状表示算法是形状分析技术的关键,其主要目的是保留并准确表示用于图像检索的重要形状信息。在算法上,本文选择了目前应用最广泛且最具发展潜力的基于傅里叶描述的形状表示算法进行研究,在Fourier的成熟理论之上提出了高斯多尺度椭圆傅里叶描述子(GMEFD)和保留相位信息的二维傅里叶描述子(PGFD),并在MATLAB软件的仿真实验中证明了GMEFD具有计算简单,速度快,通用性好的特性和PGFD的检索准确率高,区分能力强的特性。因此,两者适用于不同检索要求的环境,GMEFD适用于形状比较简单和对检索速度要求比较高的情况,而PGFD适用于形状较为复杂和对检索准确率要求较高的环境中。最后,本文在MATLAB提供的GUI开发环境GUIDE设计并实现了一个基于形状的图像检索原型系统,实现了用户和检索系统之间的接口界面。 傅里叶描述子是目前发展最为迅速和应用最为广泛的形状分析算法,相信将傅里叶描述子与其他种类的描述子甚至是图像的其他内容进行融合是未来的一个重要发展趋势,这也是本文下一步工作的主要内容。
【学位授予单位】:吉林大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2013
【分类号】:TP391.41

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