[发明专利]一种增强形状对称性的方法和系统

说明书

技术领域

本发明涉及图像处理领域，更具体地说，涉及一种增强形状对称性的方法和系统。

背景技术

在数学上，关于对称的精确定义为：对于一个几何对象M，如果存在一个T使得M＝T(M)，即M在T变换时保持不变，则M是自对称的。显然，对称性的重要特点是具有变幻不变性。根据不变性的度量，对称性分为两类：外在对称性和本征对称性。外在对称性考虑欧几里德距离来测量距离，而本征对称性则考虑测地距离。对于人和一般动物等都能自由动作的生物，当他们运动时，外在对称性被打破，而本征对称性保持不变。

目前，在对于对称性检测方面有很多相关工作，特别是近几年来在本征对称性检测方面的研究。在全局对称性检测方面，一般有两种解决思路：一种是将输入形状映射到某个嵌入空间，以降低本征变换的自由度；另一种是显示地搜索最显著的距离保全局或局部的自映射。近期，有人提出检测多尺度局部内在对称性的方法，也有人利用对称性来建立两个三维表面之间的密集对应，他们检测并配准两个形状的对称曲线，然后根据曲线对应关系来推断对应关系。总体来讲，上述提到的方法都依赖于形状表面测地距离的测量，并只能处理近乎完美对称的形状，而不能处理粗糙的形状描述，检测并强化弱对称性的形状的对称性。

在增强形状对称性方面，目前的研究工作相对很少，和本发明最相关的实现方案是在Mitra等人[1]提出的增强形状外在对称的方法。他们再变换空间中检测对称点对，并用这些点对引导形状变形。因为外在对称性能用变换空间上的明显聚类和峰值表示，因此对变换空间进行分析能有效地用于检测外在对称性和形状的外在对称化。然而，本征对称是连续变换的，因此，很难确定明确的目标来准确地识别对称化需要的引导点对。其要求输入的形状是近乎接近本证对称的。因此，现有的对称性检测方法只能处理近乎完美对称的形状，现有的对称化方法只有外在对称化，不能保持形状的原有姿势，变形后的形状比较呆板和无趣。

而实际需要处理的往往是本征对称性很弱的形状，那么如何在保持其外在对称性不变的情况下增强其本征对称性，则是亟需解决的问题。

参考文献:[1] Niloy J. Mitra, Leonidas J. Guibas, Mark Pauly:Symmetrization.ACM Trans.Graph.(TOG)26(3):63(2007)

发明内容

本发明要解决的技术问题在于，针对现有技术的只有外在对称化，不能处理本征对称性很弱的形状的缺陷，提供一种增强形状对称性的方法和系统。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：本发明的一方面，构造一种增强形状对称性的方法，包括以下步骤：

S1、输入原始形状M，及所述原始形状M的曲线骨架S；

S2、建立骨架主干候选P_i(i为自然数)，形成骨架主干候选集(P₁，P₂，…，P_i，...，P_m)，并通过至少一个全局滤波器对所述骨架主干候选集进行过滤，筛选出有效的骨架主干候选集(P₁，P₂，…，P_i，...，P_n，n＜m)；

S3、基于所述有效的骨架主干候选集中的每一个骨架主干候选，对所述曲线骨架S及所述原始形状M进行对称化处理，形成对称化后的形状集

S4、计算所述对称化后的形状集中每一个所述对称化形状的对称化代价，并基于所述对称化代价输出与所述原始形状M最相似的对称化后的形状M_O，以及对应的最优骨架主干P。

在本发明所述的增强形状对称性的方法中，所述步骤S2包括以下步骤：

S21、根据所述骨架主干候选P_i的路径光滑度和延长值，对所述骨架主干候选集进行过滤；

S22、根据所述骨架主干候选P_i左侧原始形状M_i^l和右侧原始形状M_i^R的平衡度，对所述骨架主干候选集进行过滤；

S23、根据所述骨架主干候选P_i左侧曲线骨架和右侧曲线骨架的平衡度，对所述骨架主干候选集进行过滤。

在本发明所述的增强形状对称性的方法中，所述步骤S21包括以下步骤：

S211、计算所述骨架主干候选P_i的路径光滑度以及所述骨架主干候选P_i到所述原始形状M轮廓的距离；