【摘 要】
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基于骨架的图像识别技术是机器视觉研究的重要方向之一。从该技术涉及的骨架提取、描述方式等关键点入手,针对该研究中的难点问题,本文研究并提出一些新的解决思路和方法。针
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基于骨架的图像识别技术是机器视觉研究的重要方向之一。从该技术涉及的骨架提取、描述方式等关键点入手,针对该研究中的难点问题,本文研究并提出一些新的解决思路和方法。针对二值平面图像,在骨架提取方面引入了认知理论,通过曲线演化得到物体的视觉主骨架,优化了骨架“中轴”效果;针对骨架描述方法的不足,首次将矩技术应用到骨架描述中,推导出满足图像识别基本要求的不变矩公式;并且整理、改进了骨架树建立过程和控制规则,把拓扑相似度量与形状相似度量很好的结合起来,建立起一套由粗到精、自上而下的金字塔式的物体相似度计算方法。综上,本文以骨架为物体特征展开研究,进一步扩展了识别领域技术体系,实验证明论文提出的优化算法达到了预期目标。
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