基于形变校正的形状识别方法

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1、计算机工程与设计ComputerEngineeringandDesign2011，Vo1．32，No．113789基于形变校正的形状识别方法王颖，张旗，赵国库，刘先正(1．大连海事大学信息科学技术学院，辽宁大连116026；2．华锐风电科技(集团)股份有限公司，北京100872)摘要：针对鱼类形状易发生形变导致识别困难的问题，提出了一种新的识别算法。该算法通过对弯曲的鱼类图像进行形变校正，得到接近标准形状的鱼类轮廓，再利用等间距极坐标映射方法得到映射图，提取映射图中的局部极值点大小和相邻极值点的间隔，最后使用匹配识别算法计算匹配度完成对

2、鱼的识别。实验结果表明，该算法消除了弯曲形变给识别带来的影响，实现了准确的识别分类。关键词：形状识别；形变校正；鱼类图像；极坐标映射：匹配识别中图法分类号：TP391文献标识码：A文章编号：1000—7024(2011)l1-3789．04ShaperecognitionalgorithmbasedOlldeformationcorrectionWANGYing，ZHANGQi，ZHAOGuo—ku，LIUXian—zheng(1．CollegeofInformationScienceandTechnology,DalianMariti

3、meUniversity,Dalian116026，China；2．SinovelWindGroupCompanyLimited，Beijing100872，China)Abstract：Aimedatshaperecognitionwithnon—rigidobjectsdeformation，anewrecognizingalgorithmispresented．Inthisalgorithm，correctingalgorithmisappliedtocorectfishimage，thenfishprofileisobtaine

4、d，whichissimilarwithstandardshape．Amappingimageisgottenbyusingeven-grid-polarmappingalgorithm．1ocalextremepoint’svalueanddistanceofadjacentextremepointsareex—tractedasfeaturesforrecognition，atlastthematchingdegreeiscalculatedtocompleterecognition．Experimentalresultsshowt

5、hatthealgorithmeliminatestheefectsfrombendingdeformation，andachievestheaccuraterecognition．Keywords：shaperecognition；deformationcorrection；fishimage；polarmapping；matchingrecognition往往存在一定程度上的动态形变，进而给基于图像的形状识0引言别增加了一定复杂度。虽然基于各种不变量和变换域删的形对鱼类图像进行形状识别分类在海洋物种的统计和保护状识别算法如等间距极坐

6、标映射方法⋯针对发生平移、旋转、等方面有着十分重要的意义，国内外的研究学者提出了很多尺度变换情况取得了一定的成绩，但对鱼类图像这种弯曲程关于形状匹配的方法，基于各种变换不变量的形状匹配方法度较大的动态形变就失去了它的优势，因此有必要针对此类是较为重要的方法，其中基于全局的几何特征是利用面积、周的复杂形变找到更好的识别方法，本文针对鱼类图像易发生长、长轴、短轴等特征对形状信息进行描述；基于变换域特征较大形变的问题，提出了一种新的识别算法。是将信号转换到变换域，分解成对于不同的频率或基来分析本算法针对较大弯曲形变的鱼类图像采用独特的形变校特

7、征，其中包括各种不同的矩和Fourier描绘子，小波描绘子、正的方法，将大弯曲的鱼类图像校正到接近标准的形状；采用形态描绘子，且取得了广泛的应用[2-51。但是各种算法同时也等间距极坐标映射算法得到映射图，再以局部极值点大小和存在各自的缺陷，如矩方法存在的弊端是在离散情况下不变相邻极值点的间隔(即极值点的相对位置)作为匹配算法的两性难以保持，而基于傅立叶描述子的边界分析方法要求形状种特征，提高了识别算法的匹配准确度。仿真实验证明，校正曲线不能有断开(即连续或闭合)，长轴、短轴n对识别对象的后的图像得到了较好的匹配度，在一定程度上提高了针

8、对动形状要求也较高，且主要针对刚性物体，在条件不满足的情况态形变鱼类图像的识别效果。下，所提取特征的准确性和稳定性受到严重的影响，这给后续1等间距极坐标映射的识别分类工作造成一定的困难对于非刚性物体的鱼类来