14、形状特征描述方法全解析

形状特征描述方法全解析

在图像处理和计算机视觉领域，准确描述和分析形状特征是一项关键任务。本文将深入探讨多种形状特征描述方法，包括空间关联特征、矩、尺度空间方法以及形状变换域方法等。

空间关联特征描述符

空间特征描述符是直接描述形状的方法，主要通过树理论、统计或句法分析来提取或表示形状特征。这种描述方案不仅能压缩形状数据，还能为后续的识别操作提供紧凑且有意义的形式。

形状上下文匹配

形状上下文匹配常用于寻找两个形状上的对应点，已应用于各种目标识别问题。形状上下文描述符具有以下不变性：
- 平移不变性 ：基于相对点位置，本质上具有平移不变性。
- 尺度不变性 ：对于无杂波图像，可通过用所有点对之间的平均（或中值）距离归一化径向距离，使描述符具有尺度不变性。
- 旋转不变性 ：通过旋转每个点的坐标系，使正 x 轴与切线向量对齐，可实现旋转不变性。
- 形状变化鲁棒性 ：对轻微的形状变化具有鲁棒性。
- 处理少量异常值 ：将最终匹配成本大于阈值的点分类为异常值，并引入额外的“虚拟”点来减少异常值的影响。

弦分布

弦分布的基本思想是计算形状中所有弦的长度（边界点之间的所有成对距离），并构建其长度和方向的直方图。“长度”直方图对旋转不变，且与对象大小呈线性比例；“角度”直方图对对象大小不变，且相对于对象旋转会发生偏移。

冲击图

冲击图是基于中轴