为提高图像形状信息的检索准确率和效率,提出应用全方向形状特征码的图像检索方法.该方法在全方向上对形状进行分割,度量形状各方向各部分的复杂度,构建形状的全方向特征码,计算形状间的相似度.通过真实建筑形状数据集和MPEG-7 CE-1 Part B形状数据集对本方法进行了检索性能测试,并和其他形状相似性描述方法进行了对比.实验结果表明,本方法具有更高的检索准确率和较高的检索效率.全方向形状特征码图像检索方法可以准确描述形状的全局特征与局部特征,具有平移、旋转、尺度不变性,及较强的形状描述识别能力.
为提高二维对象的形状描述识别精度,本文提出基于F直方图的形状全方向顺序特征描述方法。该方法在全方向上通过方向线对形状进行分割,计算各方向线上对象分割段之间的顺序特征描述量,构建形状的全方向顺序特征描述量,计算形状间的相似度。通过地物形状数据集、MPEG-7 CE-1 Part B形状数据集和瑞典叶子数据集对本方法进行了检索识别性能测试,并和其他形状相似性描述方法进行了对比。实验结果表明,本方法具有更高的检索准确率。形状全方向顺序特征描述方法将形状的边界和区域信息融合,可以准确描述形状的全局特征与局部特征,具有平移、旋转、尺度不变性,具有较强的形状描述识别能力。
