基于骨架和輪廓對應(yīng)關(guān)系的目標(biāo)識別算法

摘要：文章提出了一種基于骨架和輪廓對應(yīng)關(guān)系的目標(biāo)識別算法，在處理存在非剛性變換（遮擋、變形） 的類內(nèi)變化時效 果良好。首先獲取形狀的骨架，通過構(gòu)建骨架接合點(diǎn)與對應(yīng)輪廓片段（骨架枝） 的對應(yīng)關(guān)系來描述骨架接合點(diǎn)的空間分 布；然后通過動態(tài)規(guī)整算法衡量形狀間骨架接合點(diǎn)特征的相似度，以完成匹配識別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法在處理非剛 性變換時穩(wěn)定性良好，且具有較高的形狀分類精度。

關(guān)鍵詞：骨架；骨架接合點(diǎn)；動態(tài)時間規(guī)整；目標(biāo)識別

中圖分類號：TP391.4

文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：1009-3044（2025）13-0017-04

0 引言

形狀作為模式識別和圖像分析中物體的核心視 覺屬性，對于目標(biāo)物體的分類和識別至關(guān)重要[1-2] 。其 中，骨架和輪廓構(gòu)成了形狀的兩種基本表現(xiàn)形式。近 年來，基于輪廓的形狀檢索方案被視為形狀上下文方 案的延伸[3] ，這些方案包括強(qiáng)調(diào)內(nèi)部特征差異的內(nèi)距 離形狀上下文[4] 、曲率尺度空間方案[5] ，以及后續(xù)發(fā)展 的高度函數(shù)方案[6] 、傅里葉高度函數(shù)方案[7] 、質(zhì)心高度 增量方案[8] 等。它們通過計(jì)算形狀邊界曲線上點(diǎn)的特 征描繪來區(qū)分目標(biāo)，通常基于物體輪廓的二值圖像進(jìn) 行提取和處理，從而在描述目標(biāo)形狀時提供了更多 細(xì)節(jié)。

相對而言，基于形狀骨架的目標(biāo)識別方案則側(cè)重 描述目標(biāo)形狀在三維空間中厚度值（即Z軸代表的值） 沿骨架的變化情況。這種基于骨架的形狀檢索算法 對于物體的非剛性變換展現(xiàn)出了良好的檢索能力。

Xiang Bai等[9] 學(xué)者將目標(biāo)骨架端點(diǎn)之間的測地線路徑 作為標(biāo)準(zhǔn)量，實(shí)現(xiàn)了目標(biāo)骨架與數(shù)據(jù)庫骨架之間的正 確匹配，從而完成了基于物體輪廓的形狀識別，效果 顯著，但計(jì)算量較大。沈?yàn)閇10] 則通過尋找同類形狀的 骨架接合點(diǎn)及其統(tǒng)計(jì)分布來定義目標(biāo)形狀與數(shù)據(jù)庫 形狀的相似性，這一方法大大降低了計(jì)算復(fù)雜度，但 需要頻繁地進(jìn)行合并迭代骨架結(jié)合點(diǎn)。盧勇強(qiáng)等 人[11] 認(rèn)為，單純將形狀輪廓轉(zhuǎn)化為生物信息序列會產(chǎn) 生冗余，因此提出了形狀輪廓和骨架的聯(lián)合表示方 案，該方案能夠解決這一問題，并實(shí)現(xiàn)對目標(biāo)形狀的 細(xì)節(jié)描述，針對非剛性形變識別的精確度也明顯提 高。然而，該算法在應(yīng)對噪聲方面的魯棒性仍有待 加強(qiáng)。

在形狀輪廓匹配方面，動態(tài)時間規(guī)整（Dynamic Time Warping， DTW） 方案常被用于評估兩個時間序 列的相似性程度。例如，Su等人[12] 采用音符標(biāo)準(zhǔn)距離 下的音符相似度矩陣作為 DTW 距離矩陣，優(yōu)化了音 符特征子集的目標(biāo)函數(shù)，從而有效提高了音符特征分 類和識別的精確度。Li等人[13] 則利用DTW距離來度 量用戶電壓曲線的相似度，以識別用戶所屬的變電 站，實(shí)現(xiàn)了對低壓配電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)的智能監(jiān)控。

針對待檢測目標(biāo)發(fā)生非剛性變換的問題，探索形 狀輪廓和骨架之間的互補(bǔ)關(guān)系，即骨架接合點(diǎn)與對應(yīng) 輪廓片段之間的映射關(guān)系。通過利用這種互補(bǔ)關(guān)系， 提高了形狀輪廓識別算子的性能。該描述結(jié)合了與 骨骼信息相關(guān)聯(lián)的輪廓片段的形狀特征，并通過動態(tài) 規(guī)整算法來度量待識別圖像和數(shù)據(jù)庫圖像之間的特 征距離，從而完成形狀識別。

1 骨架和輪廓對應(yīng)關(guān)系的描述

1.1 骨架提取

骨架是形狀的一種高效抽象表達(dá)，不僅涵蓋了形 狀的幾何屬性，還保留了原形態(tài)中的基本連接關(guān)系與 空間布局特征，即拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。文獻(xiàn)[14]提出了一種新 的骨架提取方法與剪枝方法，使用Canny策略得到形 狀輪廓，通過Hessian矩陣計(jì)算形狀的骨架，然后利用 梯度最速下降法連接骨架，最后通過對應(yīng)骨架上的內(nèi) 切圓與部分形狀上的點(diǎn)，合理設(shè)置閾值刪除冗雜的分 支，得到最終的形狀骨架。完整形狀骨架上的點(diǎn)可細(xì) 化為骨架接合點(diǎn)和骨架端點(diǎn)，而包含骨架點(diǎn)以及骨架 點(diǎn)之間的部分骨架的集合叫作骨架枝。圖1是隨機(jī)從 MPEG?7 測試集中選取測試圖片進(jìn)行骨架提取的示 意圖。

其中，原圖像為圖1a；輪廓提取后的圖像如圖1b； 骨架提取后的圖像如圖 1c；骨架剪枝后的圖像如圖 1d，其中，1，2，3，4，5，6，7代表圖像的骨架端點(diǎn)；A，B，C，D， E代表骨架結(jié)合點(diǎn)。

1.2 骨架接合點(diǎn)特征提取

考慮到骨架端點(diǎn)在作為特征點(diǎn)提供形狀細(xì)節(jié)時， 易受噪聲和輪廓形變的干擾，這對識別形狀輪廓發(fā)生 非剛性變換是有一定障礙的。相對應(yīng)的，骨架接合點(diǎn) 在幾何學(xué)中更能體現(xiàn)形狀的重量，是形狀重心的離散 表示，能夠精細(xì)地捕獲更多的形狀輪廓細(xì)節(jié)，因此骨 架接合點(diǎn)作為特征點(diǎn)所構(gòu)成的形狀描述符更具備區(qū) 分性，能夠應(yīng)對形狀發(fā)生類內(nèi)變化的情況。該算子用 骨架點(diǎn)的最大圓盤半徑值、厚度值、骨架枝長度描述 骨架接合點(diǎn)，使得骨架接合點(diǎn)的特征矩陣由三者 構(gòu)成。

3 實(shí)驗(yàn)分析

為測試提出的針對于目標(biāo)非剛性變換的檢索能 力，應(yīng)用MPEG?7測試集測試其性能，該數(shù)據(jù)庫兼容 形狀輪廓的非剛性變換，包含總共1 400個形狀，分為 70個類別，形狀兼具平移旋轉(zhuǎn)縮放轉(zhuǎn)變，每個類別有 20 個形狀。從每個形狀類別中選擇了前 12 個形狀， 共計(jì)840個形狀，構(gòu)成該算法性能檢測的數(shù)據(jù)集，這些 形狀如圖4所示。

部分匹配結(jié)果如圖5所示。可以看出待測目標(biāo)在 發(fā)生平移旋轉(zhuǎn)縮放等類內(nèi)變換后，其骨架結(jié)合點(diǎn)仍然 保持著自身的特征，能夠引導(dǎo)形狀輪廓完成匹配，從 而實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的精準(zhǔn)識別。

將本文算法和其他現(xiàn)有的算法在同一數(shù)據(jù)庫上 進(jìn)行數(shù)據(jù)準(zhǔn)確率比較，依據(jù)文獻(xiàn)[8]提供的策略進(jìn)行算 法識別率測試，具體數(shù)據(jù)如圖 6 所示。查準(zhǔn)率-查全 率曲線[8] 能夠形象地描述出算法之間在同一基準(zhǔn)數(shù)據(jù) 值（全部檢索目標(biāo)數(shù)值） 下，正確識別這一關(guān)鍵指標(biāo)的 數(shù)值。

可以看出，本文算法優(yōu)于常見的幾種形狀輪廓檢 驗(yàn)識別策略，能夠有不錯的數(shù)值表現(xiàn)。

4 結(jié)論

本文將骨架特征和輪廓特征建立聯(lián)系，提出了一 種適用于非剛性變換的形狀輪廓檢索方案。在提取 待測目標(biāo)形狀輪廓后，使用新穎的方法對其進(jìn)行骨架 提取以及后期的骨架剪枝，然后圍繞骨架接合點(diǎn)這一 關(guān)鍵特征點(diǎn)建立特征描述符，通過歸一化以及其他數(shù) 學(xué)手段讓形狀描述矩陣能夠適用于常見的類內(nèi)變化， 提高其魯棒性和穩(wěn)定性。然后針對特征矩陣計(jì)算相 似度可能存在維數(shù)不相同的情況，利用動態(tài)規(guī)整算法 的彎曲對齊路徑的優(yōu)勢進(jìn)行優(yōu)化計(jì)算，從而得到形狀 骨架之間的相似性系數(shù)。同時進(jìn)行形狀之間的骨架 接合點(diǎn)匹配實(shí)驗(yàn)，成效很好，進(jìn)一步與其他形狀輪廓 檢索策略進(jìn)行數(shù)據(jù)比較實(shí)驗(yàn)，證明了該算子的魯 棒性。

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【通聯(lián)編輯：梁書】