基于場(chǎng)景相關(guān)信息的物體識(shí)別方法的研究.pdf

1、物體識(shí)別是當(dāng)前計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)，本文針對(duì)物體識(shí)別領(lǐng)域的傳統(tǒng)方法的不足之處，研究了一種能夠?qū)Υ罅课矬w統(tǒng)一建模的物體識(shí)別方法，即基于場(chǎng)景相關(guān)信息的物體識(shí)別方法，簡(jiǎn)要分析了識(shí)別模型和參數(shù)。說明了圖形基元的獲取是該方法研究的重點(diǎn)和難點(diǎn)。本文針對(duì)圖形基元的獲取方法展開了深入研究，主要工作包括:
　　 1.將三種常用的圖象領(lǐng)域的方法應(yīng)用于圖形基元的獲取，分別是基于特征塊的方法、基于端點(diǎn)連接的線段檢測(cè)和基于區(qū)域支持的線段檢測(cè)?；谔卣?/p>

2、塊的方法所提取的特征塊具有完整的邊緣，它的局限性是要求物體包含足夠多的特征分布均勻的特征塊。基于端點(diǎn)連接的線段檢測(cè)從數(shù)字線段的微觀結(jié)構(gòu)出發(fā)提取線段，具有快速簡(jiǎn)單的特點(diǎn)。區(qū)域支持法不需要經(jīng)過邊緣檢測(cè)，因此具有很強(qiáng)的抗干擾能力。文中詳細(xì)說明了一種基于線段檢測(cè)的消失點(diǎn)線段群檢測(cè)的方法，用來識(shí)別和建筑結(jié)構(gòu)有關(guān)的具有大量平行線的物體或場(chǎng)景，具有算法簡(jiǎn)單、速度快的優(yōu)點(diǎn)。
　　 2.通過實(shí)際算例深入分析了基于多邊形近似的圖形基元獲取方法。利用

3、曲線的彎度特征約束傳統(tǒng)基于全局特征方法中遺傳算法的種群空間，加快了算法的收斂速度。針對(duì)近似多邊形的頂點(diǎn)之間的不同連接順序造成近似多邊形形狀的不固定的問題，定義了頂點(diǎn)連接的一種約束條件。定義了近似誤差的一種形式，并提出了基于這種誤差形式的周長(zhǎng)最大化方法，減少了算法的執(zhí)行時(shí)間。提出了多邊形近似中通過調(diào)節(jié)誤差閾值控制近似尺度的原理，不同的近似尺度滿足不同分辨率的需要。
　　 3.針對(duì)自然圖象中圓弧基元的獲取提出了窗口矢量化的分割方法和