[发明专利]一种二维形状匹配方法

摘要

本发明公开了一种二维形状匹配方法，属于计算机图形学领域。本发明的方法包括将每个待匹配二维形状的轮廓线划分为多个曲线段后计算每个二维形状轮廓曲线上各采样点的特征向量；同一曲线段上所有采样点的特征向量构成该曲线段的描述子，属于同一二维形状的多个曲线段的描述子构成该二维形状的描述子；根据两个二维形状的描述子的差值判断两者之间的匹配度，差值越小匹配度越高。本发明二维形状匹配方法，简单易编码实现，能够有效搜索二维形状匹配对，且对于二维形状的平移、旋转及缩放变换鲁棒，具有自动化程度高和结果准确度高的优点。

主权项

1.一种二维形状匹配方法，其特征在于，方法包括：步骤一，将每个待匹配二维形状的轮廓线划分为多个曲线段后计算每个二维形状轮廓曲线上各采样点的特征向量；同一曲线段上所有采样点的特征向量构成该曲线段的描述子，属于同一二维形状的多个曲线段的描述子构成该二维形状的描述子；所述将每个待匹配二维形状轮廓线划分为多个曲线段包括：重复执行Step1和Step2将当前二维形状轮廓线划分为多个曲线段：Step1，计算二维形状轮廓线上当前曲率最大采样点p的切向量所述切向量为p的k个近邻点决定的切向量，k≥1，采样点p和切向量构成直线l_p；Step2，采样点p及采样点p的k个近邻点中满足生长条件的点构成当前曲线段，所述生长条件为近邻点在当前直线l_p上的投影点不与其他近邻点在当前直线l_p上的投影点重叠，初始投影点为采样点p在当前直线l_p上的投影点；对于没有被划分到当前曲线段上的采样点执行Step1；所述计算每个二维形状轮廓曲线上各采样点的特征向量包括：计算当前二维形状轮廓线任一采样点x_i的特征向量：为采样点x_i的标记信息，或1；和为采样点x_i的左、右梯度信息，l为采样点x_i所在曲线段的两个端点在直线l_p′上的两个投影点间的距离；x′_i为采样点x_i在直线l_p′上的投影点，直线l_p′为x_i‑j和x_i+j所在曲线段对应的直线l_p；为与之和的正负号，根据正、负不同，或1；为与之积的正负号，根据正、负不同，或1；步骤二，根据两个二维形状的描述子的差值判断两者之间的匹配度，差值越小匹配度越高。