【摘 要】
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骨架提取是形状表示的重要分支,在图像压缩、模式识别和形状匹配等领域中都有着广泛应用.本文提出一种基于热方法的骨架提取算法.该方法首先对目标区域构建三角网格,通过求解热传导方程找到距离增加的方向,再利用泊松方程还原测地距离.然后引入投票法的思想来确定骨架端点,通过路径回溯得到目标形状的连续骨架线.最后对终点聚类,检测并提取环形骨架.算法只需要求解2个稀疏线性方程组,因而具有鲁棒性强、精度高且易于操作等优点.同时,预计算中的一些信息可以被重复使用,减少内存占用和时间消耗.实验结果表明,该算法可将目标形状的骨架
【机 构】
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河海大学理学院,江苏 南京 211100
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骨架提取是形状表示的重要分支,在图像压缩、模式识别和形状匹配等领域中都有着广泛应用.本文提出一种基于热方法的骨架提取算法.该方法首先对目标区域构建三角网格,通过求解热传导方程找到距离增加的方向,再利用泊松方程还原测地距离.然后引入投票法的思想来确定骨架端点,通过路径回溯得到目标形状的连续骨架线.最后对终点聚类,检测并提取环形骨架.算法只需要求解2个稀疏线性方程组,因而具有鲁棒性强、精度高且易于操作等优点.同时,预计算中的一些信息可以被重复使用,减少内存占用和时间消耗.实验结果表明,该算法可将目标形状的骨架准确地提取出来.
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