改进的同心离散圆簇形状描述方法

改进的同心离散圆簇形状描述方法一、引言图像形状描述是计算机视觉领域的一个重要问题，通常情况下通过轮廓线的特征提取来完成图像形状的描述，然后对提取出来的特征进行处理，得到圆、三角形、四边形等形状的描述信

改进的同心离散圆簇形状描述方法 一、引言 图像形状描述是计算机视觉领域的一个重要问题，通常情况下通过 轮廓线的特征提取来完成图像形状的描述，然后对提取出来的特征进行 处理，得到圆、三角形、四边形等形状的描述信息，而该信息也是识别 图像中形状的关键。对于图像形状的描述，早期的研究主要是采用欧氏 距离或曼哈顿数等较简单的距离度量方式，对图像形状进行描述和比 对。然而，这种简单的描述方法无法适应各种复杂的形状结构，因此需 要更高效的描述方法来表述形状的差异和相似性。 同心离散圆簇（DiscreteCircularClusters）是指位于同一个区域 内，以同一点为中心，心半径相等、相邻簇互相接触而形成的一系列同 心的离散圆，该形状是一种具有广泛应用的形状结构，如车轮、钱币、 蛋白质科学和药物分子等。在本文中，我们针对同心离散圆簇的形状， 提出一种改进的同心离散圆簇形状描述方法，该方法采用了降采样、像 素数分布和描述子方向三种策略来提高同心离散圆簇形状的描述质量和 精确度。 二、相关研究 目前，关于图像形状描述的研究已经有诸多成果，其中很多方法都 是基于轮廓线的特征提取。直接采用轮廓线的描述方法存在一些缺陷， 如对于复杂形状的处理能力不足、容易受到噪声的干扰、描述精度不够 等。因此，为了解决这些问题，人们提出了许多改进的形状描述方法。 常见的改进方法主要包括：使用曲率信息来描述形状[1]，使用边缘 变化恒定的角度曲线来描述形状[2]，基于笛卡尔坐标来描述形状[3]，以 及使用形态学数据描述符[4]等等。