《模糊圖像中的形狀識別技術》是依託蘇州大學，由鐘寶江擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：模糊圖像中的形狀識別技術
- 項目類別：面上項目
- 項目負責人：鐘寶江
- 依託單位：蘇州大學
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
基於形狀來識別目標是機器視覺領域的一個研究熱點。現有的形狀識別技術一般不考慮目標圖像的來源，從而隱含地假設圖像的質量總是理想的。然而在實際套用中，圖像有可能會因為種種原因而發生模糊現象，如成像離焦、氣壓紊亂、煙霧干擾、環境光線過強或過暗等。圖像的模糊將導致目標的形狀輪廓變得平滑，丟失細節特徵，從而影響其可識別度。若通過重建圖像來恢復形狀，則一方面會因為問題的本質病態性而導致計算結果的不穩定，另一方面也會因為計算複雜度過高而達不到實施目標識別的標準。為此，本項目提出一種能夠直接根據模糊圖像中的平滑形狀來識別目標的技術。研究內容包括：（1）研究圖像在模糊化過程中的收斂性質，為目標形狀的演化過程建立數學模型；（2）研究形狀輪廓及其上的曲率特徵點在演化過程中的相關性質；（3）基於曲率特徵點的軌跡線所形成的尺度空間圖，實現模糊圖像中平滑的查詢形狀與資料庫中精確的模型形狀之間的匹配，由此完成目標識別任務。
結題摘要
本項目研究直接根據模糊圖像中的形狀來識別目標的技術. 圖像的模糊化會給其中的形狀提取、形狀表述和匹配帶來眾多的問題. 項目組針對這些問題分別提出解決方案, 實現算法並完成算法的性能分析和評估. 主要包括: 為了從總體上提高形狀匹配算法的評估效率, 提出了一款新的評估方法, 該技術能夠以較少的計算成本快速判斷出待檢索形狀的歸類結果; 提出了能夠解決圖像仿射變換問題的形狀匹配算法; 提出了能夠保留更多形狀信息的匹配方案, 改進了MPEG標準中的現有形狀匹配算法的效率; 為了壓縮形狀數據, 提高形狀匹配效率, 考慮了基於尺度空間思想的形狀多邊形化算法; 提出了能夠匹配圖像中開曲線的算法; 針對地面建築物匹配這一特定問題, 提出了建築物稜角線提取算法; 提出稀鬆結構物體的邊緣檢測問題, 並給出了兩款算法用於解決該問題, 在模糊圖像上, 這兩款算法的效率明顯好於Canny邊緣檢測方法. 研究了形狀在模糊演化過程中的收斂性質, 提出了能夠匹配模糊形狀和精確形狀的算法. 研究工作按照該計畫執行, 基本沒有調整. 目前取得的主要業績包括：已發表學術論文12篇，其中大部分被三大檢索系統收錄；合作編著學術論著一本, 即將出版. 另有多篇在投和即將投稿的論文; 申請發明專利1項.
