轮廓线特征提取与局部曲率计算的研究

发布时间：2017-10-19 22:29

  本文关键词：轮廓线特征提取与局部曲率计算的研究

  更多相关文章： 细胞模型 边缘检测 曲率计算 角点识别

【摘要】：在图像处理与模式识别的研究领域中,对物体轮廓认知的过程中,曲线的检测与表达是其中必不可少的一部分,同时曲率也是认识形状特征最重要的情报来源。在实际生产应用中,高精度的曲率检出技术也是保证精密器件质量的必备手段。在直线、折角、弯曲等用来识别物体形状特征的元素中,弯曲是体现形状区别的重要因素,在相对的小范围内,过急的弯曲形成了折角,在相对的大范围内过缓的弯曲可近似为直线。在以往的研究中,对于如何在较大范围内检测局部轮廓线的平均曲率已经提出过众多的方法,然而,这些方法对不圆滑的轮廓线、曲率渐变的轮廓线的检测往往失效。因此,如何实现局部轮廓线的精准曲率检测,如何解决弧线与折角的区分成为一个新的课题。综上,选择了轮廓线特征提取与局部曲率计算的研究作为本文的论文题目。本篇论文提出了一种通过沿着轮廓匹配定长线段来计算曲率的边缘线段的检测方法,这个方法适用于任意几何图像并能够提供局部曲率的精确估计。在此方法中,首先利用基于简单细胞模型建立的edge算子的边缘位置检出特性,通过链式算法跟踪得到由一组连续边缘线段构成的轮廓线。在此基础上,展示edge算子对方位角度高精度的选择性,并依靠所检测到的方位角,讨论由edge算子实现高精度的曲率计算的可能性。最后,将轮廓线分解为首尾相连的边缘线段,逐段识别其是否为构成弧或直线的一部分,并检测其所在弧的曲率及凹凸特征。
【关键词】：细胞模型 边缘检测 曲率计算 角点识别
【学位授予单位】：黑龙江大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP391.41
【目录】：

• 中文摘要3-4
• Abstract4-8
• 第1章绪论8-18
• 1.1 课题研究的目的和意义8-10
• 1.2 国内外同类课题研究现状及发展趋势10-14
• 1.2.1 边缘检测研究现状及发展趋势10-11
• 1.2.2 曲率计算研究现状及发展趋势11-12
• 1.2.3 角点检测研究现状及发展趋势12-14
• 1.3 本文主要研究内容14-16
• 1.4 论文结构安排16-18
• 第2章相关技术原理与应用18-26
• 2.1 人类的视觉系统18-19
• 2.2 同心圆感受野19
• 2.3 拉普拉斯高斯滤波19-22
• 2.4 空间周波数22-24
• 2.5 插值的应用24-25
• 2.5.1 双线性插值法24-25
• 2.5.2 选择的依据25
• 2.6 本章小节25-26
• 第3章细胞模型算子的建立26-38
• 3.1 简单细胞模型26-28
• 3.2 edge算子模型28-30
• 3.3 edge算子的位置选择性与朝向选择性30-32
• 3.4 高斯拟合算法与反应值采样32-35
• 3.5 高斯卷积叠加法35-37
• 3.6 本章小节37-38
• 第4章轮廓线特征提取算法的研究38-50
• 4.1 边缘检测研究的背景和意义38-39
• 4.2 边缘检测研究的历史现状39-40
• 4.2.1 提出新的边缘检测算法39
• 4.2.2 将已有算法应用于实际中39-40
• 4.3 边缘检测的基本概念40-41
• 4.4 边缘检测的过程41-47
• 4.5 边缘检测的验证实验47-49
• 4.5.1 验证实验一47
• 4.5.2 验证实验二47-49
• 4.6 本章小节49-50
• 第5章局部曲率检测机制的建立50-58
• 5.1 曲率概念介绍50-51
• 5.2 曲率计算方法51-52
• 5.3 曲率精度的验证实验52-57
• 5.3.1 验证实验一52-54
• 5.3.2 验证实验二54-57
• 5.3.3 实验结论57
• 5.4 本章小节57-58
• 第6章物体形状特征的检测58-74
• 6.1 角点概念介绍58
• 6.2 角点检测方法介绍58-59
• 6.3 常见角点检测算子59-64
• 6.3.1 Harris角点检测算子60-63
• 6.3.2 Moravec角点检测算子63-64
• 6.4 形状检出机制64-71
• 6.4.1 直线的检测机制64-65
• 6.4.2 凹凸弧的检出机制65-70
• 6.4.3 基于轮廓线检测的角点检出机制70-71
• 6.5 验证实验71-72
• 6.6 本章小节72-74
• 结论74-76
• 参考文献76-80
• 致谢80-81
• 攻读硕士学位期间发表的学术论文81-82

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本文编号：1063724