【摘 要】
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该篇论文的工作主要是在于前者,主要阐述了图像的骨架化算法.近年来提出的骨架化算法大多是基于拓扑形状分析方法,该文在总结了已有的骨架化算法的基础上,将计算几何学中的Vo
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该篇论文的工作主要是在于前者,主要阐述了图像的骨架化算法.近年来提出的骨架化算法大多是基于拓扑形状分析方法,该文在总结了已有的骨架化算法的基础上,将计算几何学中的Voronoi图的概念用于骨架提取算法中,提出了基于Voronoi图的离散化的两个算法:基于轮廓采样的Voronoi骨架算法和基于边界点偏置的Voronoi骨架算法.针对交叉区域骨架易畸化的现象,提出了对称点对序列的概念和基于对称点对序列的骨架化算法,并在图像的结构分析中提出了三角剖分对偶图的图像表示模型.三角剖分对偶图模型主要是为了分析图像各部分结构的拓扑结构关系和联系,将它们用树或图的形式来表示.对称点对序列是针对带状图的对称分析提出的概念,它可以表达图像对称区域的形状,在交叉区域通过三角剖分对偶图模型找到交叉区域相对于对称点对序列的精确定位,并通过交叉区域的对称点对序列的重构形成不畸化的骨架,这就是基于对称点对序列的骨架化的基本思想.基于轮廓采样的Voronoi骨架算法和基于边界点偏置的Voronoi骨架算法都是基于边界采样点的Voronoi图算法,它们分别是一种Voronoi图的构造算法.由于中轴骨架是Voronoi图的真子集,所以在构造Voronoi图的同时去除某些分支即可得到Voronoi骨架.
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