幾何圖形的檢測與分類方法的研究.pdf

1、目標檢測與目標分類是圖像處理領(lǐng)域的兩個重要組成部分。目標檢測可以描述為從不確定的場景中定位某一類目標的過程。目標分類是將一大類目標中的不同個體按其特點分為更細化類別的過程。隨著液晶顯示技術(shù)越來越廣泛的應(yīng)用于各領(lǐng)域，對屏幕圖像處理的需求也越來越大。屏幕圖像多數(shù)由人工繪制，因此常常由若干幾何圖形構(gòu)成，虛擬儀表是屏幕圖像中一種重要的元素。虛擬儀表的應(yīng)用十分廣泛，在駕駛、控制、計量設(shè)備中尤其普遍。對虛擬儀表的檢測和分類能夠節(jié)約開發(fā)的人力成本和時

2、間成本，具有較高的實用價值。
　　本文研究的目標檢測和分類方法主要針對虛擬儀表這類幾何圖形，目的是在系統(tǒng)的自動化輔助測試過程中快速確定儀表位置及其類型，以便根據(jù)其類型采用不同的方法自動獲得其狀態(tài)參數(shù)。本文主要工作內(nèi)容有：
　　1、本文通過研究通用目標檢測方法，針對屏幕圖像特點，提出了一種基于Suzuki邊界算法的儀表檢測算法。該方法通過篩選不同大小的輪廓得到儀表位置。測試表明，該方法準確性較高，且計算量小，具有一定的實時性。

3、
　　2、本文通過研究特征提取方法，針對儀表圖像特點，提出了一種基于儀表骨架的描述方法。該方法以Zhang-Suen細化算法得到的儀表骨架圖像為基礎(chǔ)，通過提取儀表骨架的主形狀和由骨架分支點構(gòu)建的鄰接矩陣相結(jié)合的方式得到特征描述子。該描述子既具備儀表形狀信息，又具備儀表拓撲結(jié)構(gòu)信息，且具有旋轉(zhuǎn)和尺度不變性。測試表明，該方法與其他方法相比具有更高的準確性，且時間復雜度更低。
　　3、本文通過研究儀表形態(tài)，提出了一種儀表分類方法。