29 / 2022-09-14 16:56:37

基于曲线最优成分配准的图像对称检测

图像对称检测在图像理解、目标识别等领域发挥着越来越重要的作用。传统的算法通常采用颜色或图像特征点之间的配对来实现对称检测，但这种算法往往会忽略物体边缘曲线这一重要信息。对此，本文提出并实现了基于曲线最优成分配准的对称性检测算法：在提取图像边缘的基础上，对图像左右透视翻转并随机采样若干斑块，将斑块分别与原图像进行配准计算，利用归一化互相关系数来衡量相似度，从而获得最佳配准以及最优图像变换，然后再通过卷积和小波过滤掉不必要的背景曲线，得到最终的对称轴。本文在算子的选择、卷积方式等方面加以改进，有效提升了算法的性能。本文还将该算法在不同难度的图像集进行测试，并把运行结果与别的算法的结果作对比，结果表明本文所阐述的算法具有良好的准确性、稳定性和抗干扰性。