基于显著性轮廓特征片段的目标识别方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN109035277A(43)申请公布日2018.12.18(21)申请号201810766943.3(22)申请日2018.07.13(71)申请人沈阳理工大学地址110000辽宁省沈阳市浑南新区南屏中路6号(72)发明人宋建辉李云功刘砚菊于洋刘韵婷(74)专利代理机构沈阳智龙专利事务所(普通合伙)21115代理人周智博宋铁军(51)Int.Cl.G06T7/13(2017.01)G06T5/00(2006.01)G06T7/60(2017.01)权利要求书3页说明书6页附图3页(54)发明名称基于显著性轮廓特征片段的目标识别方法(57)摘要基于显著性轮廓特征片段的目标识别方法，包括以下步骤：步骤一、轮廓曲率计算及划分；步骤二、获得具有显著特征的轮廓片段；步骤三、轮廓片段的目标识别。本发明相对于现有的技术，确定了轮廓片段划分的显著性评价参数，通过价值性和重要性对轮廓片段进行整体评价，保证了所划分的轮廓片段具有显著特征，并有效应用于轮廓片段的目标识别，提高了目标识别率。CN109035277ACN109035277A权利要求书1/3页1.一种基于显著性轮廓特征片段的目标识别方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：步骤一、轮廓曲率计算及划分；步骤二、获得具有显著特征的轮廓片段；步骤三、轮廓片段的目标识别；所述步骤一包含以下步骤：(1.1)对轮廓进行高斯平滑，运用轮廓曲率计算算法对获得的物体轮廓进行曲率计算；(1.2)根据曲率值对轮廓进行划分得到轮廓片段；所述步骤二包含如下步骤：(2.1)计算轮廓片段的曲率差值、波动幅度、弯曲比，对轮廓片段的价值性进行计算；(2.2)根据分段合并规则合并轮廓片段；(2.3)计算轮廓片段的重要性；(2.4)根据轮廓片段的重要性选择具有显著特征的轮廓片段。2.根据权利要求1所述的基于显著性轮廓特征片段的目标识别方法，其特征在于：步骤(1.1)中对平滑后的轮廓，运用轮廓曲率计算方法对获得的轮廓进行曲率计算；设轮廓曲线C(t)＝(x(t),y(t))，轮廓曲线的曲率表示为：式中x′(t)、y′(t)和x″(t)、y″(t)分别表示坐标x(t)、y(t)对弧长的一阶导数和二阶导数。3.根据权利要求1所述的基于显著性轮廓特征片段的目标识别方法，其特征在于：所述步骤(1.2)根据曲率对轮廓进行划分具体包括如下步骤：找到轮廓上曲率小于固定阈值(视物体而定)的凹点并且其左右两点曲率比它大的点；对划分的轮廓片段的长度进行限制；判断是否到达轮廓终点；从分割出来的轮廓片段终点的下一点开始分割，得到下一段轮廓片段。4.根据权利要求1所述的基于显著性轮廓特征片段的目标识别方法，其特征在于：所述步骤(2.1)对片段的价值性进行计算，具体包括如下步骤：(2.1.1)计算轮廓片段最大曲率max(cur)和最小曲率min(cur)，并计算最大曲率和最小曲率之间的曲率差值；曲率差值的计算公式如下：曲率差值＝max(cur)-min(cur)；(2.2.2)用线段SE连接轮廓片段的首尾，并计算轮廓片段上的点到线段SE的距离，得到轮廓片段的波动幅度；(2.2.3)计算线段SE的长度，并与轮廓片段的长度相比，得到轮廓片段的弯曲比γ。5.根据权利要求4所述的基于显著性轮廓特征片段的目标识别方法，其特征在于：步骤(2.2.2)中设轮廓片段的起始点为S(xs,ys)，终点为E(xe,ye)，则轮廓片段上的点(x,y)到SE的距离公式推导如下：SE的斜率：SE的公式：y-ys＝k(x-xs)则点(x,y)到线段SE的距离公式d计算如下：2CN109035277A权利要求书2/3页式中d为点(x,y)到线段SE的距离，k为SE的斜率，xs,ys为起始点S的坐标，xe，ye为终点E坐标。6.根据权利要求4所述的基于显著性轮廓特征片段的目标识别方法，其特征在于：步骤(2.2.3)中首先计算轮廓片段的点数L，再次，计算向量SE的点数，则轮廓的弯曲比γ为SE的点数与L的比；SE点数计算公式如下：γ计算公式如下：式中γ为弯曲比，l(SE)为向量SE的点数，L为轮廓片段点数。7.根据权利要求1所述的基于显著性轮廓特征片段的目标识别方法，其特征在于：所述步骤(2.2)根据分段合并规则合并轮廓片段具体包括如下步骤：设定最小轮廓片段数N，如果小于N则不予合并；对不满足价值性的片段与其左右片段中价值性高的片段进行合并；移除原不满足价值性的片段，并对新片段进行价值性评价。8.根据权利要求1所述的基于显著性轮廓特征片段的目标识别方法，其特征在于：所述步骤(2.3)计算轮廓片段的重要性采用轮廓片段的长度相对于轮廓整体长度的比值来衡量。9.根据权利要求1所述的基于显著性轮廓特征片段的目标识别方法，其特征在