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，准确描述形状特征是实现目标识别、图像检索等任务的关键。本文将详细介绍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。

1. 空间关联特征

空间特征描述符是直接描述形状的方法，可通过多种理论来提取或表示形状特征。以下是几种常见的空间关联特征描述方法：
- 形状上下文匹配 ：常用于寻找两个形状上的对应点，已应用于多种目标识别问题。形状上下文描述符具有平移、缩放、旋转不变性，对轻微形状变化具有鲁棒性，还能处理少量异常点。
- 平移不变性 ：基于相对点位置，固有地具有平移不变性。
- 缩放不变性 ：对于无杂波图像，通过归一化径向距离可实现缩放不变性。
- 旋转不变性 ：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 ：对轻微形状变化具有较好的鲁棒性。
- 异常点处理 ：将最终匹配成本大于阈值的点分类为异常点，并引入额外的“虚拟”点来减少异常点的影响。
- 弦分布 ：计算形状中所有弦的长度（边界点之间的两两距离），并构建其长度和方向的直方图。“长度”直方图对旋转不变，且与物体大小线性缩放；“角度”直方图对物体大小和相对于物体旋转的位移不变。
- 冲击图 ：基于中轴的描述符。中轴是一种流行的形状抽象工具，可将输入形状简