[发明专利]基于热核特征的物体二维形状分类方法

说明书

本发明涉及一种基于热核特征的物体二维形状分类方法，通过获取模型库内各物体二维图像的形状信息，对获取的各形状信息分别做三维建模，以对应生成三维网格模型；提取各三维网格模型的各顶点的热核特征，通过聚类方法构建模型库的特征词典，并生成针对每个三维网格模型的统一特征描述子；根据各统一特征描述子，对模型库内各三维网格模型做相似性度量，实现对多个物体二维形状的分类。该发明从三维的角度去处理物体的二维形状信息，从而有效地实现了对非刚性物体的二维形状分类。

技术领域

本发明涉及数字图像处理领域，尤其涉及一种基于热核特征的物体二维形状分类方法。

背景技术

在数字图像处理领域，形状分类是计算机视觉和模式识别领域中的一个基本问题。最为典型的情况是以物体的二维图像作为输入，按照几何特征的相似性对输入的二维图像进行归类。与颜色、纹理等特征相比，物体二维图像所对应的物体二维形状特征从几何的角度刻画了物体的外形信息，被广泛地应用在诸如目标识别、文字识别、机器人导航、医学诊断以及基于内容的图像检索等领域中。在当前针对物体二维图像的分类方法中，物体二维形状的形状分类方法主要分为局部特征描述方法、全局特征描述方法以及二者相结合的方法。

在局部特征描述方法中，该类方法主要是通过对物体二维图像的二维形状轮廓进行诸点分析，设计出具有较好区分度和适用性的描述子，进而完成针对物体形状的分类。这类方法可以较好地表达刚性物体的边界形状信息，但是对非刚性物体的关节变化和形变比较敏感，难以很好地对非刚性物体(即为可形变的物体)的关节变化和形变情况做出较好的表达。

在全局特征描述方法中，该类方法通过物体二维图像的二维形状的全局结构特征描述形状信息。这类全局特征描述方法虽然计算简单，并且具有较低的时空复杂度，但过于关注物体二维形状的全局结构信息，严重的忽视了物体二维形状中的关键局部结构信息，尤其不能对非刚性物体的二维形状情况做出很好的表达，以提高物体二维形状分类效率。

在前述两者相结合的方法中，该类方法是将物体二维图像所对应的物体二维形状的局部特征信息和全局结构信息相互结合。这类相互结合的方法虽然将物体二维形状的局部特征信息和全局结构信息做了结合处理，以完善对物体二维形状的结构特征描述，提高物体二维形状的匹配成功率。但是，这类方法也是主要针对刚性物体，依旧未能很好的解决针对非刚性物体的物体二维形状分类问题。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是针对上述现有技术提供一种基于热核特征的物体二维形状分类方法。

本发明解决上述技术问题所采用的技术方案为：基于热核特征的物体二维形状分类方法，用于实现对模型库内多个物体二维图像的分类，其特征在于，所述基于热核特征的物体二维形状分类方法包括如下步骤1至步骤5：

步骤1，获取所述模型库内各物体二维图像的形状信息；其中，所述物体二维图像的形状信息包括物体形状和物体形状边界，所述物体形状标记为O，所述物体形状的边界标记为

步骤2，对获取的各所述形状信息分别做三维建模，分别对应生成具有光滑表面且封闭的三维网格模型；其中，任一个所述三维网格模型的生成过程包括如下步骤2-1至步骤2-8：

步骤2-1，提取所述物体二维图像的物体形状；其中，所述物体形状标记为O，所述物体形状的边界标记为

步骤2-2，计算所述物体形状的直骨架，得到所述物体形状内的多个块区域；其中，所述物体形状内的块区域数量标记为N，第i个块区域标记为s_i，1≤i≤N，s_i为一个具有k个顶点的多边形，所述块区域s_i的边界标记为所述边界上的任一顶点标记为p_g，所述顶点p_g的三维坐标标记为p_g(x_g,y_g,z_g)；