通过轮廓多尺度分解进行形状匹配和检索

在本文中,我们提出了一种基于视觉感知的形状分解和匹配的新方法,该方法使用多个尺度下的凸角。 我们的方法由多尺度形状分解过程和轮廓线段匹配过程组成。 首先,形态学运算用于更稳定和视觉感知的拐角,以在多个尺度下分割轮廓。 其次,引入了人类的感知习惯和片段序列,并在匹配算法中对建模对象的片段进行了建模。 最后,通过基于多个尺度的融合策略来实现两个形状之间的最终相似性。 我们的方法在包括MPEG-7和Kimia数据库在内的知名形状数据库中进行了评估。 实验检索结果以及与其他方法的比较清楚地表明了该方法的有效性。