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[導(dǎo)讀] 摘 要: 在變形雅可比(p=4,q=3)-傅里葉矩的基礎(chǔ)上采用三次樣條擬合特征空間軌跡,保證了插值函數(shù)光滑性,并且通過限定每個三次多項式的一階和二階導(dǎo)數(shù),使其在斷點處相等,成功地逼近每對斷點間的曲線,從而能夠更好

 

摘 要: 在變形雅可比(p=4,q=3)-傅里葉矩的基礎(chǔ)上采用三次樣條擬合特征空間軌跡,保證了插值函數(shù)光滑性,并且通過限定每個三次多項式的一階和二階導(dǎo)數(shù),使其在斷點處相等,成功地逼近每對斷點間的曲線,從而能夠更好地對曲線進(jìn)行擬合,并驗證包含圖像信息量最大的矩值。
關(guān)鍵詞: 不變矩;多焦面圖像;三次樣條;擬合

變形雅可比(p=4,q=3)-傅里葉矩[1-6]是對于圖像的平移、旋轉(zhuǎn)、灰度、尺度等多種畸變不變性和噪聲不敏感,具有基本不變值的矩,并且用于圖像的特征提取時,只用一個很小的圖像描述量集合就可以代表圖像。變形雅可比矩反映了圖像函數(shù)到一些特定基本函數(shù)的映射關(guān)系,從而確保了由一定數(shù)量的不變矩作為描述量描述圖像的可能性和可靠性。由于變形雅可比矩是一種高度濃縮的圖像特征,具有平移、尺度、旋轉(zhuǎn)等多畸變不變性,因此變形雅可比矩和矩函數(shù)被廣泛用于圖像的特征提取、模式識別中。
近幾年來, 曲線擬合是計算機輔助幾何設(shè)計中的一個重要研究課題, 在計算機圖形學(xué)、逆向工程、數(shù)值計算等方面有著廣泛的應(yīng)用。人們提出了許多各具特色的曲線擬合算法用于曲線描述,李二濤等人提出了一種基于最小二乘的曲面擬合算法[7],采用該算法進(jìn)行曲面擬合, 擬合的曲面精度高,但是當(dāng)出現(xiàn)尖峰厚尾的分布時,很難確定其密度函數(shù)。分段低次樣條插值雖然計算簡單、穩(wěn)定性好、收斂性有保證且易于實現(xiàn),但只能保證各小段曲線在連接處的連續(xù)性,不能保證整件曲線的光滑性。利用三次樣條插值,既可保持分段低次插值多項式,又可提高插值函數(shù)光滑性。在三次樣條中,通過限定每個三次多項式的一階和二階導(dǎo)數(shù),使其在斷點處相等,能夠成功地逼近每對斷點間的曲線,較好地確定所有內(nèi)部三次多項式,與原曲線具有極大的相似性[8-11]。
本文采用變形雅可比(p=4,q=3)-傅里葉矩對多焦面圖像特征提取, 用三次樣條對特征空間軌跡進(jìn)行擬合[12-16]。


第3類邊界條件是周期性條件,如果y=f(x)是以b-a 為周期的函數(shù),于是S(x) 在端點處滿足條件S′(x1+0)=S′(xn-0),S"(xn+0)=S"(xn-0)。
2曲線擬合實驗研究
2.1算法實施步驟
(1)將數(shù)據(jù)庫中15張不同焦面的鬧羊花圖像進(jìn)行小波變換邊緣檢測,得到邊緣圖像,并作為樣本圖像,以便下一步特征提取,然后從樣本圖像中選取8張圖像作為訓(xùn)練圖像;
(2)計算樣本圖像的變形雅可比(p=4,q=3)-傅里葉矩M=2,N=0,1,2,…,N時的值,圖1所示為用三次樣條插值曲線插值變形雅可比(p=4,q=3)-傅里葉矩N=1,3,4,6時的訓(xùn)練序列點。
圖1中實線為數(shù)據(jù)庫中所有圖像的同一個變形雅可比(p=4,q=3)-傅里葉矩,虛線為訓(xùn)練序列變形雅可比(p=4,q=3)-傅里葉矩M=2,N=1,3,4,6的三次樣條插值曲線。

 

 

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