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基于轮廓的形状匹配方法研究的中期报告
中期报告
1.研究背景
形状匹配在计算机视觉中具有广泛的应用，如目标检测、物体跟踪、图像检索等。而轮廓作为物体形状的重要描述方式，在形状匹配中也具有一定的优势。
传统的轮廓匹配方法主要包括基于欧氏距离的距离匹配算法和基于特征描述符的特征匹配算法。但是这些方法对于物体尺度和姿态的变化较为敏感，同时对噪声和复杂背景也较为敏感。因此需要提出更加稳健的轮廓匹配算法。
2.研究目标
本次研究旨在提出一种基于轮廓的形状匹配方法，实现对不同尺度和姿态、噪声和复杂背景下物体的准确匹配。
3.研究内容
（1）轮廓提取
为方便后续处理，需要首先从图像中提取物体边缘轮廓。对于单一颜色物体，可以通过色彩模型和阈值滤波方法对物体进行分割，并采用Canny算子或其他边缘检测方法提取轮廓。对于多颜色物体或复杂背景，可以通过分水岭算法进行分割，并采用形态学处理方法增加轮廓的连通性和平滑度。
（2）轮廓描述
对于提取得到的轮廓，需要进行形状描述。在本次研究中，将采用傅里叶描述符对轮廓进行特征提取。该方法可以有效地反映物体轮廓的形状和结构特征，且对于旋转、平移和缩放具有不变性。
（3）轮廓匹配
采用基于傅里叶描述符的轮廓匹配算法，计算待匹配轮廓和参考轮廓之间的距离。在计算距离时，采用动态阈值方法来处理物体尺度和姿态的变化，同时通过滤波和归一化操作来降低噪声和背景的影响。
（4）实验验证
在多种不同场景下，通过对比不同方法的匹配准确率和效率，验证本研究所提出的基于轮廓的形状匹配方法的有效性和稳健性。
4.研究进展
目前已经完成了轮廓提取和傅里叶描述符的特征提取，并对动态阈值法进行了初步尝试。在公开数据集和自建数据集上进行了实验验证，并得到了一定的匹配准确率和效率。接下来需要进一步优化算法并加强实验验证工作。