[发明专利]一种多边形轮廓相似度检测方法

权利要求书

1.一种多边形轮廓相似度检测方法，其特征在于，所述多边形轮廓相似度检测方法包括消除图形中的奇化部分；建立两图形的数学模型，由描述图形的完备向量组建立与图形对应的特征矩阵，计算出相邻两边的夹角；计算两图形间的最近距离；对计算结果的增强性处理；

所述建立的数学模型用多边形的边长和邻角按逆时针构造一个向量S₁表示多边形：

S₁＝(l₁,α₁,l₂，α₂...l_N-1,α_N-1,l_N,α_N)；

S₁和该多边形有一一映射关系，其表示与边角初始顺序无关；

所述完备向量组，按逆时针方向，有2N个向量S₁、S₂……S_2N－1、S_2N和多边形均有一一映射关系，构成了该多边形的一个完备向量组，表示如下：

S₁＝(l₁,α₁,l₂，α₂...l_N-1,α_N-1,l_N,α_N)；

S₂＝(α₁,l₂，α₂...l_N-1,α_N-1,l_N,α_N,l₁)；

……

S_2N－1＝(l_N,α_N,l₁,α₁,l₂，α₂...l_N-1,α_N-1)；

S_2N＝(α_N,l₁,α₁,l₂，α₂...l_N-1,α_N-1,l_N)；

用矩阵S_E表示完备向量，并定义S_E为该多边形的特征矩阵，S_E表示如下：

S_E＝[S₁^T S₂^T ...... S_2N－1^T S_2N^T]

所述图形中源图形和目标图形作预处理包括:

根据图形最小包容矩形长宽比设置适当域值，进行过滤；

根据源图形中各边长与周长比的最小值设置域值，去除目标图形中的奇化部分；

对目标图形边数作化简处理，使和源图形具有相同边数。