基于改进K段主曲线算法的图像骨架提取

发布时间：2017-04-23 08:10

  本文关键词：基于改进K段主曲线算法的图像骨架提取，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：图像识别是利用计算机对图像进行处理、分析和理解,以识别不同模式的目标和对象的技术。图像是以图像的主要特征为基础来进行识别的,如轮廓、线、形状、颜色和纹理等。形状作为图像的一个基本特征,在物理描述和识别方面有独特优势。而骨架可以简单表示出物体的形状,把骨架提取技术用在图像识别中会降低计算量。并且骨架可以对原始图形进行压缩表示,具有平移、旋转和尺度不变形性等特点,能够与原始图形的拓扑结构相一致。因此将骨架理论应用到图像识别上,是计算机视觉、人工智能、图像处理等领域的研究重点。本论文对现有的一些骨架提取算法进行了详细的分析研究,以此为基础,提出了一种基于K段主曲线的图像骨架提取算法。K段主曲线能够很好地提取分布在弯曲度大或相交曲线周围的数据的主曲线,真实地反应数据形态,保持数据信息。而手绘字符图像具有任意性、个性化的特点,识别具有一定难度,所以论文选取手绘字符图像作为实验图像来进行骨架提取。本文方法充分考虑手绘字符图像的像素点个数及弯曲程度,首先设定合适的参数来构建相应的主成分线,然后通过“哈密顿回路”原理连接各条主成分线并优化使之成为多边形(Polygonal Lines),最后利用惩罚角度进行平滑完成手绘字符骨架化。并且针对K段主曲线算法字符骨架提取存在的不足做了进一步改进,在去掉多余的“假边”后,对不连续字符图形中应该连接的位置却没有连接的情况做出了较好的改善。最后,论文还将该算法得到的骨架结果用于拓扑相似性度量,对该算法提取得到的骨架结果的正确性进行了验证。论文也将K段主曲线算法应用在图像模糊边缘提取中,首先对图像进行处理得到模糊边缘区域,然后利用K段算法提取边界,这样得到的模糊区域的骨架,就可以将它认为是原图像比较准确的边界。
【关键词】：图像识别 骨架提取 K段主曲线 边缘提取
【学位授予单位】：大连海事大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP391.41
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第1章 绪论10-14
• 1.1 课题研究背景10-11
• 1.2 骨架相关理论国内外研究现状11-13
• 1.3 本文结构13-14
• 第2章 图像骨架提取方法研究14-22
• 2.1 概述14-15
• 2.2 经典的骨架提取算法15-20
• 2.2.1 中轴变换15-17
• 2.2.2 细化算法17-19
• 2.2.3 形态学算法19-20
• 2.3 骨架提取算法对比分析20-21
• 2.4 本章小结21-22
• 第3章 主曲线骨架提取研究22-32
• 3.1 概述22-23
• 3.2 主曲线骨架提取研究23-29
• 3.2.1 HS主曲线23-24
• 3.2.2 T主曲线24-25
• 3.2.3 Kegl主曲线25
• 3.2.4 K段主曲线25-29
• 3.3 主曲线算法对比分析29-31
• 3.4 本章小结31-32
• 第4章 改进的K段主曲线骨架提取研究32-46
• 4.1 改进的K段主曲线对手绘字符骨架提取的研究32-41
• 4.1.1 K段主曲线对手绘字符骨架提取结果的分析32-35
• 4.1.2 改进的K段主曲线对手绘字符的骨架提取35-41
• 4.2 基于K段主曲线的图像模糊边缘提取41-45
• 4.3 本章小结45-46
• 第5章 实验结果及分析46-58
• 5.1 MNIST手写数字数据库46
• 5.2 骨架拓扑相似性度量46-47
• 5.3 实验结果分析及讨论47-53
• 5.4 算法性能分析53-57
• 5.5 本章小结57-58
• 第6章 总结与展望58-60
• 参考文献60-63
• 致谢63

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本文编号：322077