摘要:
为解决单纯描述形状轮廓时只能描述简单形状的缺点,提出了融合最小和统计链码与熵矩阵奇异值特征的形状分类和检索方法。从结构和统计的角度综合了基于形状轮廓和区域的形状描述,同时又兼具了形状的空间分布特征。对形状区域特征扩展空间分布特征,使形状描述具有鲁棒性,形状熵矩阵奇异值具有对噪声稳定的特点,弥补了链码描述形状特征易受噪声影响的局限性。
中图分类号:
康建玲, 李雪妍, 郭树旭, 张嘉桐. 融合最小和统计链码与熵矩阵奇异值形状检索[J]. J4, 2012, 30(3): 234-239.
KANG Jian-Ling, LI Xue-Yan, GUO Shu-Xu, ZHANG Jia-Dong. Shape Retrieval Based on Minimum Sum Statistical Chain Code and Entropy Matrix Singular Value[J]. J4, 2012, 30(3): 234-239.