导读:本文包含了形状表示论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:形状,尺度,拉普拉斯,特征,视觉,动态,带状。
形状表示论文文献综述
连玮[1]（2019）在《采用树表示的全局最优形状匹配算法》一文中研究指出提出一种全局优化算法,用于相似不变地在一场景中匹配一个形状。该算法采用支撑树来表示形状,匹配问题被转化成在目标点集中定位这棵树的问题。通过最小化边的空间变换同一个全局空间变换之间的差别,树的每条边的空间变换被强制是一致的。目标函数归结为一个关于边匹配变量的凹二次函数。该函数具有低秩Hessian矩阵,可以通过分支定界法快速地解出。还提出一种新颖的求下界的方案,它可以通过动态规划高效地解出。实验结果表明,所提算法相比主流算法有更好的鲁棒性,特别对于两点集只有部分重迭的情形。(本文来源于《计算机工程与应用》期刊2019年01期）
吴绍根,聂为清,路利军,刘娅琴[2]（2018）在《典型的基于区域的形状表示方法比较》一文中研究指出目的形状的表示和匹配是计算机视觉和模式识别领域的重要问题。在基于区域的形状表示方法中出现了一批典型的方法,包括Hu不变矩方法(Hu不变矩)、角径向变换方法(ART方法)、通用傅里叶描述子方法(GFD方法)、拉东柱状图方法(HRT方法)和多尺度积分不变量方法(MSII方法)等。由于这些方法出现的时间跨度长且在以往的对比研究中研究维度单一,因此需要对这些方法的综合性能做一个全面的比较分析和研究,为下一步的理论研究和实际应用提供方向和指导。方法采用3个基准形状库,包括简单几何图形形状库、MPEG-7形状库和汽车商标形状库,从3个维度,包括检索得分、检索稳定性和方法的计算复杂度,使用加权综合评估模型对典型的基于区域的形状表示方法进行比较分析,综合评估各种方法的综合性能指标。结果在综合性能上GFD方法具有最优的效果,其次是ART方法;由于HRT方法在匹配计算阶段具有较高的时间复杂度,在大规模形状库匹配的场景下性能会下降;Hu不变矩和MSII方法的实验效果均不理想。通过比较研究还发现,将形状正交投影到正交基函数是提取形状视觉特征的有效方式。进一步猜想,将图像正交投影到正交基函数也是提取图像视觉特征的有效方式。因此,未来的研究中,寻找理想的正交基函数是提取形状乃至图像视觉特征的重要研究方向。结论在5种比较研究的方法中,GFD方法和ART方法在综合效果要好于HRT方法、Hu不变矩方法和MSII方法,并且寻找理想的正交基函数是未来形状表示的重要研究方向。(本文来源于《中国图象图形学报》期刊2018年08期）
郑杨,胡娟,王永波,彭亚新[3]（2018）在《基于带约束隐表示的非线性形状配准》一文中研究指出主要通过对形状进行带约束的隐表示来研究非线性形状配准.首先,采用隐函数的零水平集来表示形状,并结合从整体到局部的策略,对形状配准问题进行了建模.其次,为提高模型精度,对全局尺度形变和局部非线性形变引入了尺度约束和带状约束.进一步,给出了一阶变分,并应用负梯度流进行数值求解.最后,多个数据集上与现有经典算法的对比实验表明,给出的算法具有更优的精度.(本文来源于《运筹学学报》期刊2018年01期）
姚红兵,卞锦文,丛嘉伟,黄印[4]（2018）在《基于局部稀疏形状表示的医学图像分割模型》一文中研究指出针对人体器官计算机断层扫描(CT)图像边缘模糊、难以自动分割的问题,提出了一种基于局部先验形状信息和主动轮廓模型的分割方法。针对一个形状与训练集中样本相似的器官目标,在基于图像灰度信息进行底层分割的同时,利用形状字典中的先验形状表示目标,将其作为高层监督,引导变分目标分割。在已有形状字典稀疏表示的基础上,利用掩模矩阵对字典形状进行局部分解,以生成补充字典,通过对局部先验的稀疏形状的约束实现对目标形状的局部描述。通过对字典中相似形状局部分解的重组,替代传统整体稀疏形状的表示方法,实现对与形状字典中仅存在部分相似目标的分割,扩大了字典形状的适用范围。分割实验表明,所提模型可准确地从边缘模糊的图像中提取并分割所需目标,从而可应用于医学图像分割。(本文来源于《激光与光电子学进展》期刊2018年05期）
牛冬梅[5]（2016）在《二维形状表示方法及应用研究》一文中研究指出二维形状表示是计算机视觉和模式识别等领域的一个基本问题,在形状检索、目标识别、对称检测等应用中起着重要的作用。一个高质量的二维形状表示不随形状的平移、旋转、等比缩放、肢体变化而发生改变,对边界噪声具有较好的抗噪性且足以被用来区分不同的形状。设计一个同时满足以上约束的高质量二维形状表示方法仍然是一个研究热点和难点。拉普拉斯特征函数是定义在形状上的等距不变量,能够很好地捕捉形状的本质特征,可被用来表示二维形状。但是,利用拉普拉斯特征函数表示二维形状仍然面临一些问题。首先,只有极少数简单形状的拉普拉斯特征函数具有解析表达式；其次,拉普拉斯特征函数的符号是未定义的；再次,受数值计算稳定性等因素的影响,相似拉普拉斯特征值对应的拉普拉斯特征函数可能存在顺序互换现象。形状的骨架也能够捕捉形状的本质特征,是常用的二维形状表示工具之一。但是,现有的基于骨架的二维形状表示方法通常对边界噪声比较敏感,且由于这些方法一般借助于图／树结构表示骨架,在将此类方法运用于对称检测等应用中时,往往需要大量的后续操作。形状检索是二维形状表示方法的一个主要应用,它通过比较形状表示来计算形状间的非相似度,形状表示的质量直接影响形状检索的效果。对称检测也是二维形状表示方法的主要应用之一,现有的对称检测方法大多只能检测形状中的一种或几种对称信息,设计一个简单、鲁棒、能够自动检测形状多种对称信息(全局和局部、外蕴和内蕴、反射和旋转对称)的方法仍然是个挑战。基于上面提到的几个问题,本文主要对(1)二维形状拉普拉斯特征函数的性质与关系、(2)基于拉普拉斯特征函数的二维形状表示及检索、(3)基于骨架的二维形状表示及对称检测叁个方面进行了研究。具体成果和创新如下：(1)提出了一种对二维形状拉普拉斯特征函数特征化及分类的方法。对于一个拉普拉斯特征函数,通过分析其quasi Morse-Smale(qMS)复形的元素分布情况,定义了一个20维的特征矢量来表示其几何特征和拓扑特征。两拉普拉斯特征函数间的相似度为对应特征矢量的余弦相似度。根据一个二维形状的拉普拉斯特征函数间的相似度,采用层次聚类算法对该形状的拉普拉斯特征函数进行分类。属于同一分类的拉普拉斯特征函数具有相似的结构特征。该方法将抽象的拉普拉斯特征函数特征化,探究了同一个形状拉普拉斯特征函数间的关系,为降低形状表示空间的维度和拓宽拉普拉斯特征函数的应用范围提供了可能。(2)提出了一种基于拉普拉斯特征函数的二维形状检索方法。形状表示及形状比较是形状检索的两个重要组成部分。在形状表示过程中,定义一个赋权有向图来表示一个拉普拉斯特征函数的极值点分布情况,并将该有向图命名为带符号的自然邻居图(signed natural neighbor graph,简记为SNNG).采用形状的前k个非平凡拉普拉斯特征函数对应的SNNG表示一个二维形状。在形状匹配阶段,通过比较对应的SNNG计算两拉普拉斯特征函数的非相似度。在比较两个二维形状时,根据两形状拉普拉斯特征函数间的非相似度矩阵,采用匈牙利算法计算两形状拉普拉斯特征函数间的最优匹配,相互匹配的拉普拉斯特征函数的非相似度之和即为两形状的非相似度。通过将SNNG的边权定义为有符号数,解决了拉普拉斯特征函数的符号问题。通过计算两形状拉普拉斯特征函数间的最优匹配,解决了拉普拉斯特征函数的顺序问题。实验表明,该方法能够有效地检索出形状库中与待检索形状相似的形状。理论表明该方法可被扩展到叁维形状表示及检索中。(3)提出了一种基于骨架的二维形状表示及对称检测方法。根据形状边界与骨架的关系,该方法定义了一个一维离散函数来表示二维形状,函数曲线上的点与形状边界点一一对应。利用该函数的极值点将函数曲线分割成一系列的曲线段,通过比对曲线段的特征,自动检测形状中的全局及局部、外蕴及内蕴、反射及旋转对称。由于计算过程采用了剪枝的骨架,该方法对形状边界噪声比较鲁棒。由于计算形状表示时距离度量采用了内部距离,该形状表示具有肢体变化不变的特性。通过将骨架的二维图结构转化为一个一维离散函数,大大降低了基于骨架处理的复杂度,操作简单、易于实现。(本文来源于《山东大学》期刊2016-06-15）
郭树旭,赵静,李雪妍[6]（2015）在《基于中心-轮廓距离特征统计的形状表示方法》一文中研究指出该文提出一种新的基于特征统计的形状描述方法。通过对中心-轮廓距离(CCD)和传统链码(Chaincode)的联合统计分析,使用中心-轮廓距离对形状进行层次分解,对各层的形状映射部分的链码描述进行统计分析,从而形成中心-轮廓距离和链码的联合统计(JSCCDC)描述子。形状之间的相似性可以用JSCCDC的城区距离来描述。实验结果表明,该表示方法兼具了形状的全局特征和局部特征,相比于传统的特征加权方法具有更优越的性能,在形状匹配和形状检索中具有较高的精度和可靠性。(本文来源于《电子与信息学报》期刊2015年06期）
崔嘉,唐明晰,刘弘[7]（2014）在《形状动态表示在产品概念设计中的应用》一文中研究指出在概念设计阶段,研究目标不仅局限于模型的几何和拓扑信息,还应考虑动态设计信息和设计过程信息.在前期工作基础上,提出能够表示造型动态信息的动态形状表示法——DSR.基于DSR形状,以设计语言形式作为可视化方式的DSR形状文法,对设计过程中的部分设计意图进行表示和保存;保存有设计知识的设计语言在衍生设计机制的支持下能够根据设计师的初始设计意图,并针对不同设计模型衍生出不同的新设计方案群体.相对于传统的形状文法应用,3种新的规则关系和基于形状捕获模式的应用规则有利于在设计过程中对设计知识的动态获取.最后以家具概念设计为例对该方法进行了验证,并在设计师中进行了小范围的应用调查.结果表明,该方法在设计意图的保持和设计创新度的产生方面获得令人满意的效果.(本文来源于《计算机辅助设计与图形学学报》期刊2014年10期）
朱仲杰,王玉儿,蒋刚毅[8]（2014）在《基于轮廓和链码表示的高效形状编码》一文中研究指出提出一种基于轮廓和链码表示的高效无损形状编码方法。首先提取对象轮廓并细化成单像素宽度;然后将其转换成链码表示并基于方向相关性分割成若干子段,使每个子段最多包含2个基本方向码,同时结合线性检测,分离出对象轮廓中的长线性子段;最后对线性子段和非线性子段结合链码的空域相关性进行差异化编码以获得最佳编码性能。实验结果显示,所提算法的性能优于现有的常用方法,与最新的同类方法相比能平均提高压缩效率36.5%左右。(本文来源于《通信学报》期刊2014年08期）
张嘉桐,李雪妍,郭树旭,康建玲[9]（2014）在《基于椭圆傅里叶描述子的形状表示的研究》一文中研究指出形状表示是模式识别和计算机视觉中最重要的研究内容之一。针对传统形状表示算法对形状的整体特征和细节信息不能同时描述、通用性不高的问题,提出了一种基于高斯多尺度分析下的椭圆傅里叶描述算子。提出的算法利用高斯函数与目标形状的复坐标函数进行卷积,通过选择高斯曲线的参数,将形状的边界信息呈现到不同的尺度空间之中;利用椭圆傅里叶变换将其展开得到表示该形状的特征向量。实验结果表明,该方法的优点在于描述同类形状时,特征向量之间的相关系数高,具有很好的平移、旋转以及尺度不变性;在描述不同类形状时,相关系数低,有很强的形状区分能力。该方法在形状分类实验中也有较高的检索准确率。(本文来源于《计算机工程与应用》期刊2014年02期）
花中宝[10]（2013）在《潜水面的形状及其表示方法》一文中研究指出本文在潜水与潜水面概念界定的基础上,介绍影响潜水面的主要因素和潜水面的主要表示方法。(本文来源于《黑龙江科技信息》期刊2013年28期）
形状表示论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
目的形状的表示和匹配是计算机视觉和模式识别领域的重要问题。在基于区域的形状表示方法中出现了一批典型的方法,包括Hu不变矩方法(Hu不变矩)、角径向变换方法(ART方法)、通用傅里叶描述子方法(GFD方法)、拉东柱状图方法(HRT方法)和多尺度积分不变量方法(MSII方法)等。由于这些方法出现的时间跨度长且在以往的对比研究中研究维度单一,因此需要对这些方法的综合性能做一个全面的比较分析和研究,为下一步的理论研究和实际应用提供方向和指导。方法采用3个基准形状库,包括简单几何图形形状库、MPEG-7形状库和汽车商标形状库,从3个维度,包括检索得分、检索稳定性和方法的计算复杂度,使用加权综合评估模型对典型的基于区域的形状表示方法进行比较分析,综合评估各种方法的综合性能指标。结果在综合性能上GFD方法具有最优的效果,其次是ART方法;由于HRT方法在匹配计算阶段具有较高的时间复杂度,在大规模形状库匹配的场景下性能会下降;Hu不变矩和MSII方法的实验效果均不理想。通过比较研究还发现,将形状正交投影到正交基函数是提取形状视觉特征的有效方式。进一步猜想,将图像正交投影到正交基函数也是提取图像视觉特征的有效方式。因此,未来的研究中,寻找理想的正交基函数是提取形状乃至图像视觉特征的重要研究方向。结论在5种比较研究的方法中,GFD方法和ART方法在综合效果要好于HRT方法、Hu不变矩方法和MSII方法,并且寻找理想的正交基函数是未来形状表示的重要研究方向。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
形状表示论文参考文献
[1].连玮.采用树表示的全局最优形状匹配算法[J].计算机工程与应用.2019
[2].吴绍根,聂为清,路利军,刘娅琴.典型的基于区域的形状表示方法比较[J].中国图象图形学报.2018
[3].郑杨,胡娟,王永波,彭亚新.基于带约束隐表示的非线性形状配准[J].运筹学学报.2018
[4].姚红兵,卞锦文,丛嘉伟,黄印.基于局部稀疏形状表示的医学图像分割模型[J].激光与光电子学进展.2018
[5].牛冬梅.二维形状表示方法及应用研究[D].山东大学.2016
[6].郭树旭,赵静,李雪妍.基于中心-轮廓距离特征统计的形状表示方法[J].电子与信息学报.2015
[7].崔嘉,唐明晰,刘弘.形状动态表示在产品概念设计中的应用[J].计算机辅助设计与图形学学报.2014
[8].朱仲杰,王玉儿,蒋刚毅.基于轮廓和链码表示的高效形状编码[J].通信学报.2014
[9].张嘉桐,李雪妍,郭树旭,康建玲.基于椭圆傅里叶描述子的形状表示的研究[J].计算机工程与应用.2014
[10].花中宝.潜水面的形状及其表示方法[J].黑龙江科技信息.2013
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